利用回归方程进行估计和预测通常分为（）A、点预测B、区间预测C、相对预测D、绝对预测

利用回归方程进行估计和预测通常分为（）

  • A、点预测
  • B、区间预测
  • C、相对预测
  • D、绝对预测

相关考题：

线性回归预测是假设今后的发展趋势与过去的发展趋势相一致,利用线性回归方程对未来发展状况进行预测。() A．错误B．正确
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在根据已知现象对未知现象作出预测的科学方法中，从大量的调查资料和数据中找出变量之间相互关系的数学模型，建立回归方程来进行估计和预测的方法是()。
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经济预测一个最常用的方法就是利用样本回归方程进行区问预测。（ ）
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利用回归方程进行估计和预测通常分为（ ）。A．点预测B．区间预测C．相对预测D．绝对预测
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利用回归方程进行预测的步骤为( )。A．将给定的xo的值代入所求得的回归方程，得到预测值B．求σ的估计C．用给定的σ，查t分布表得t1-α/2(n-1)的值D．按计算δ的值E．写出预测区间
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利用回归方程进行预测的步骤为（ ）。
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—元线性回归方程主要应用于（)。A.描述两个指标变量之间的数量依存关系B.利用回归方程进行预测C.对回归方程的各参数进行显著性检验D.利用回归方程进行统计控制
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关于一元线性回归应用方向的说法中，错误的是（ ）。 A.检验部分回归关系的隐藏性B.描述两变量之间的数量依存关系C.利用回归方程进行预测，把预报因子代人冋归方程对预报量进行估计D.利用回归方程进行统计控制，通过控制自变量的范围实现应变量指标统计控制的目标
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一元线性回归方程可以应用于()。A:利用回归方程进行预测B:对回归方程的备参数进行显著性检验C:描述两个指标变量之间的数量依存关性D:利用回归方程进行统计控制
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利用样本数据估计的一元线性回归方程表达式是（ ）。
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一元线性回归方程主要应用于（ ）。A.描述两个指标变量之间的数量依存关系B.利用回归方程进行预测C.对回归方程的各参数进行显著性检验D.利用回归方程进行统计控制
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一元线性回归方程可以应用于()。A．描述两指标变量之间的数量依存关系B．描述两指标变量之间的非线性关系C．利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标D．利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
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利用一元线性回归分析预测销售的第三步是（）A、确定影响销售目标的因素B、收集整理因变量和自变量观察样本资料C、建立回归方程预测模型D、进行预测
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判定系数R2的值越大，则回归方程（）。A、拟合程度越低B、拟合程度越高C、拟合程度有可能高，也有可能低D、用回归方程进行预测越不准确E、用回归方程进行预测越准确
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对于一元线性回归分析来说（）A、两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B、回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D、回归系数只有正号E、确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的
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线性回归预测是假设今后的发展趋势与过去的发展趋势相一致，利用线性回归方程对未来发展状况进行预测。（）
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电力负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为（）和超短期负荷预测。
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自相关问题中，当回归分析利用纵向资料，会由众多原因引起回归分析中误差项随时间显示出某种规律性形态，此即自相关问题。如果存在自相关问题，回归方程的预测也不会出现估计过高或估计过低的现象。
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​定性预测的凭借个人知识，经验和能力，利用现有的直观材料，对预测对象进行的主观估计与预测具有较大的误差。​
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直线回归方程主要的应用有（）A、估计a、b的值B、判断是否直线相关C、确定X、Y间存在的因果关系D、进行预测E、绘制散点图
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多选题估计标准误差越小，表明（）A回归方程对各观测点的代表性越差B实际观测值与估计值的差异越小C回归方程对各观测点的代表性越好D回归方程的拟合程度越高E根据各回归方程进行的预测越准确
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多选题判定系数R2的值越大，则回归方程（　　）。A拟合程度越低B拟合程度越高C拟合程度有可能高，也有可能低D用回归方程进行预测越不准确E用回归方程进行预测越准确
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单选题直线回归方程主要的应用有（）A估计a、b的值B判断是否直线相关C确定X、Y间存在的因果关系D进行预测E绘制散点图
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多选题利用回归方程，当预测期内自变量已知时，对因变量进行的估计和预测通常分为（　　）。A点预测B区间预测C相对预测D绝对预测
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多选题利用回归方程进行估计和预测通常分为（）A点预测B区间预测C相对预测D绝对预测
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判断题​定性预测的凭借个人知识，经验和能力，利用现有的直观材料，对预测对象进行的主观估计与预测具有较大的误差。​A对B错
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判断题线性回归预测是假设今后的发展趋势与过去的发展趋势相一致，利用线性回归方程对未来发展状况进行预测。（）A对B错
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