单选题ABC公司做了回归分析,并得出销售与营销成本相关的结论。分析师给出的回归方程是Y=$5,000,000+$125(x),其中Y=销售额,x=营销成本。使用这个回归方程来确定营销开支$1,000,000时的年销售额是多少?()A$1,625,000B$125,005,000C$130,000,000D$5,000,000,000

单选题
ABC公司做了回归分析,并得出销售与营销成本相关的结论。分析师给出的回归方程是Y=$5,000,000+$125(x),其中Y=销售额,x=营销成本。使用这个回归方程来确定营销开支$1,000,000时的年销售额是多少?()
A

$1,625,000

B

$125,005,000

C

$130,000,000

D

$5,000,000,000


参考解析

解析: 回归方程是Y=$5,000,000+$125X。其中Y=销售额,X=营销成本
Y=$5,000,000+$125($1,000,000),
Y=$5,000,000+$125,000,000
Y=$130,000,000

相关考题:

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

在回归分析中,描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为() A.回归方程B.回归模型C.估计回归方程D.经验回归方程

建立变量x、y间的直线回归方程,回归系数的绝对值|b|越大,说明A.回归方程的误差越小B.回归方程的预测效果越好C.回归方程的斜率越大D.x、y间的相关性越密切E.越有理由认为x、y间有因果关系

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

下面是对X和Y两组数据进行“相关分析”的结果:相关分析:Y,XY和X的Pearson相关系数=-0.933P值=0.000能够得出的最确切的结论为:() A.X是Y的重要影响因素B.X、Y两组数据有较强的因果关系C.两组数据有强的相关性D.目前无法得出任何结论,只有进一步进行回归分析,才能进行判断

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A、回归方程的误差越小B、回归方程的预测效果越好C、回归直线的斜率越大D、X、Y间的相关性越密切E、越有理由认为X、Y间有因果关系

若直线回归方程y=170-2.5x,则变量x和y之间存在着负的相关关系。( )

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A.回归方程的误差越小B.回归方程的预测效果越好C.回归直线的斜率越大D.X、Y间的相关性越密切E.越有理由认为X、Y间有因果关系

由直线回归方程y=-450+2.5x可知,变量x与y之间存在正相关。()。

y倚x的回归方程与x倚y的回归方程,两者的相关系数总是相等的。

对于统计相关,y依x而变的回归方程与x依y而变的回归方程,一般情况下,二者不会重合。

计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了16个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为280,回归系数为1.6,回归平方和SSR=1503000,残差平方和SSE=38000。 要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入80000元,根据回归方程估计商品的销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。

ABC公司做了回归分析,并得出销售与营销成本相关的结论。分析师给出的回归方程是Y=$5,000,000+$125(x),其中Y=销售额,x=营销成本。使用这个回归方程来确定营销开支$1,000,000时的年销售额是多少?()A、$1,625,000B、$125,005,000C、$130,000,000D、$5,000,000,000

已知某公司销售量(Y)与人均收入(X1)、广告费(X2)、商品价格(X3)的回归方程为:Y=28.9+6.5X1+2.8X2-0.8X3,试分析解释回归方程中,X1、X2、X3的系数的含义及对Y的影响程度,并根据分析结果进行决策。

已知y倚x的回归方程为:y=ax+b,则可直接导出x倚y的回归方程为:x=(1/a)y-b/a。

y倚x的回归方程与x倚y的回归方程,两者的回归系数总是相等的。

根据某产品单位成本(单位:元/件)与产量(单位:件)的数据所建立的回归方程为:y=764.2-0.25x,回归系数-0.25表示产品单位成本与产量之间是低度相关。

回归分析中,对于没有明显关系的两个变量,可以建立y倚x变动和x倚y变动的两个回归方程。

计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了20个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为364,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1602708.6,残差平方和SSE=40158.07。要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入50000元,根据回归方程估计商品销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。

下面是对X和Y两组数据进行“散点图”和“相关分析”的结果:相关分析:Y,XY和X的Pearson相关系数=-0.933P值=0.000能够得出的最确切的结论为()A、X是Y的重要影响因素B、X、Y两组数据有较强的因果关系C、两组数据有强的相关性D、目前无法得出任何结论,只有进一步进行回归分析,才能进行判断

ABC公司建立一个回归分析,确定销售与市场成本有关,回归公式为Y=$5000000+$125(x),Y=销售额,X=市场成本,使用这个回归公式确认当市场费用为1000000时,年销售额是()A、$1625000B、$5000000000C、$130000000D、$125005000

设合理的施肥量为y,粮食产量为x,下列说法正确的是()。A、只能建立回归方程y^=a+bxB、只能建立回归方程为x^=a+byC、可以同时建立两个回归方程D、两者无相关关系,不能建立回归方程

有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()

判断题对于统计相关,y依x而变的回归方程与x依y而变的回归方程,一般情况下,二者不会重合。A对B错

单选题下面是对X和Y两组数据进行“散点图”和“相关分析”的结果:相关分析:Y,XY和X的Pearson相关系数=-0.933P值=0.000能够得出的最确切的结论为()AX是Y的重要影响因素BX、Y两组数据有较强的因果关系C两组数据有强的相关性D目前无法得出任何结论,只有进一步进行回归分析,才能进行判断

填空题有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()

判断题y倚x的回归方程与x倚y的回归方程,两者的相关系数总是相等的。A对B错