某商品流通企业在经营中发现，汽车配件的销售额(万元)与机械工业产值 (亿元)有密切关系。根据近16年的统计资料，得出回归系数a＝2879，b＝3.5，预计下一年的机械工业总产值为1550亿元，采用一元线性回归方程式y＝a+bx预测，下一年汽车配件的销售额为( )万元。A．2879B．6889C．8304D．8458
某商品流通企业在经营中发现，汽车配件的销售额(万元)与机械工业产值 (亿元)有密切关系。根据近16年的统计资料，得出回归系数a＝2879，b＝3.5，预计下一年的机械工业总产值为1550亿元，采用一元线性回归方程式y＝a+bx预测，下一年汽车配件的销售额为( )万元。
A．2879
B．6889
C．8304
D．8458
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某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额 (万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279， b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为( )万元。A．9289B．14180C．16816D．22529
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279，b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为（ ）万元。A.9289B.14180C.16816D.22529
某商品流通企业在经营中发现，汽车配件的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近16年的统计资料，得出回归系数a＝2879，b＝3.5，预计下一年的机械工业总产值为1550亿元，采用一元线性回归方程式y＝a＋bx预测，下一年汽车配件的销售额为（ ）万元。A.2879B.6889C.8304D.8458
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额(万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a＝3279，b＝5．5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为（ ）万元。A．9289B．14180C．16816D．22529
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279，b=5．5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为（ ）万元。A.9289B.14180C.16816D.22529
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279.b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测.下一年的钢材销售额为()万元。A:9289B:14180C:16816D:22529
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279，b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元,用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为（ ）万元。A.9289B.14180C.16816D.22529
某商品流通企业在经营中发现，汽车配件的销售额(万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近16年的统计资料，得出回归系数A=2879，B=3.5，预计下一年的机械工业总产值为1550亿元，采用一元线性回归方程式y==A+Bx预测，下一年汽车配件的销售额为()万元。A:2879B:6889C:8304D:8458
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