根据资料建立了线性回归模型,据此预测2010年手机新技术研发的投入额为( )百万。A.5.39B.5.87C.63.6D.6.85

根据资料建立了线性回归模型,据此预测2010年手机新技术研发的投入额为( )百万。

A.5.39

B.5.87

C.63.6

D.6.85


相关考题:

分析因变量为二分类变量的资料应采用()。 A、简单线性回归模型B、多重线性回归模型C、logistic回归D、线性相关E、以上都可以

实际应用回归分析法时,应注意的事项为( )。 A.回归分析的数据资料问题B.回归分析模型要在预测中应用,需要有预测期的自变量 X的估计值C.预测期的问题D.非线性的回归分析问题

非线性回归分析预测法的关键是要把非线性回归模型转化为线性回归模型。() 此题为判断题(对,错)。

已知某手机企业2002-2009年在手机新技术研发上的投入额,如表所示。根据上述资料请回答:第 80 题 应用指数平滑法来建立预测模型时,关于平滑常数α的叙述,正确的是( )。

根据资料建立了线性回归模型,据此预测2010年手机新技术研发的投入额为( )百万。

已知某手机企业2002-2009年在手机新技术研发上的投入额,如表4—3所示。根据上述资料请回答:应用指数平滑法来建立预测模型时,关于平滑常数α的叙述,正确的是( )。A.α值越小,对数列的修匀效果越好B.α值越大,近期数值对预测的影响越大C.当数列的波动较剧烈时,应取较小的α值,以便增强对数列修匀的作用D.当预计数列可能要发生转折时,应取较大的α值,因为这样可以加重近期资料的影响,易于对转折灵敏地作出反应

根据资料建立了线性回归模型=19.89+4.857X,则模型中回归系数β=4.857的经济含义是( )。A.自2002年以来,每过一年该公司对手机新技术研发上提高485.7万B.自2002年以来,每过一年该公司对手机新技术研发上平均提高485.7万C.自2002年以来,每过一年该公司对手机新技术研发上减少485.7万D.自2002年以来,每过一年该公司对手机新技术研发上平均减少485.7万

当给定显著性水平α=0.05,对2010年该公司在手机新技术研发上的投入额进行均值区间估计( )。A.B.C.D.

按照回归预测模型参数确定的方法不同,可以分为()。A:线性回归预测B:加权线性回归预测C:自回归预测D:指数回归预测E:二次曲线回归预测

家庭消费支出一般用( )方法来计算。 A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、回归预测法D、多元时间序列模型

每个月的物价指数可以用( )方法来计算。A:一元线性回归模型B:多元线性回归模型C:回归预测法D:平稳时间序列模型

下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

某县某服装店的销售额与该县服装社会零售额历史统计资料如下(单位:百万元) 已知该县2000年服装社会需求额预测值为45百万元,试采用直线回归方程,预测该店2000年销售额,并估计置信度为95%的置信区间。

电力负荷回归模型预测包括()和非线性回归。

如何使用多元线性回归模型进行预测?

根据变量之间数量关系的不同,回归分析预测法又可分为线性回归分析预测和非线性回归分析预测。

如果在进行人力资源预测时,发现某类影响到人力资源发展的因素超过两个以上,而且不能将这些因素化简、归并为一种因素,此时需要考虑选用()模型A、多元线性回归模型B、一元线性回归预测模型C、非线性回归预测模型对数D、对数回归预测模型

如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

时间关系成本预测模型包括()A、一元线性回归预测B、二元线性回归预测C、移动平均法D、指数平滑法

实际应用回归分析法时,应注意的事项为()A、回归分析的数据资料问题B、回归分析模型要在预测中应用,需要有预测期的自变量X的估计值C、预测期的问题D、非线性的回归分析问题

将地区生产总值和国税收入进行关联性分析是目前国税收入预测常用的手段,可以通过建立地区生产总值和国税收入之间的()来预测国税收入的走势。A、多元线性回归模型B、经典线性回归模型C、线性回归模型D、一元线性回归模型

回归分析预测法可分为()和多元回归分析预测。A、线性回归分析预测B、非线性回归分析预测C、建立回归预测模型D、一元回归分析预测

在人力资源预测中,最常用的模型是()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

多选题时间关系成本预测模型包括()A一元线性回归预测B二元线性回归预测C移动平均法D指数平滑法

单选题如果在进行人力资源预测时,发现某类影响到人力资源发展的因素超过两个以上,而且不能将这些因素化简、归并为一种因素,此时需要考虑选用()模型A多元线性回归模型B一元线性回归预测模型C非线性回归预测模型对数D对数回归预测模型

单选题如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()A线性回归预测模型B时间序列预测模型C一元线性回归预测模型D多元线性回归模型

单选题在人力资源预测中,最常用的模型是()A线性回归预测模型B时间序列预测模型C一元线性回归预测模型D多元线性回归模型