单选题某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：（）A某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
单选题
某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：（）
A
某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000
B
当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000
C
平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80
D
广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
参考解析
解析：
本题考查的知识点是回归分析。答案A不正确，回归系数与变量的平均值不相关；答案B不正确，如果要求预测一个特定的销售值，自变量的值需要乘以系数，然后乘积与y轴上的截距相加；答案C正确，回归系数代表了相对于每单位自变量的变化，因变量的变化情况。因此，它是回归直线的斜率。答案D不正确，系数的绝对值与变量的重要性没有必然联系。
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关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。 A.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B.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量C.回归系数可以为正号，也可以为负号D.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的E.回归系数只有正号
某部门应用的回归模型用每月广告费用来预测每月产品销售额（广告费用和销售额均以百万元为单位）。结果显示，自变量的回归系数等于0.8，这表明：A.样本中平均每月广告费用为80万美元。B.当每月广告费用在平均水平时，产品销售额为80万美元。C.平均情况是：每增加1个美元广告费，就会增加0.8美元的销售额。D.无法通过广告很好的预测销售额，因为回归系数太小了。
一个部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售(两者的单位都是百万美元)。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：( )A.样本中，平均每月的广告费支出是800000美元B.当每月广告费支出处于平均值时，产品销售为800000美元C.平均来看，每美元额外的广告费用可以能够导致销售增加0.80美元D.广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
导致回归模型预测值与真实值之间发生误差的原因可能有（ ）。Ⅰ模型本身中的误差因素Ⅱ回归系数的估计值同其真实值不一致Ⅲ自变量X的设定值同其实际值的偏离Ⅳ未来时期总体回归系数发生变化A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、ⅣB.Ⅰ、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
某部门应用回归分析用月广告支出来预测月产品销售额（均以百万元为单位）。结果得到的回归系数为0.8，试问该系数值的含义是什么？（）A、所抽样本的月广告支出为80万美元B、月广告支出为平均值时，月产品销售额为80万美元C、平均来说，每增加一美元广告费用，销售额的增加为0.8美元D、因为系数小，广告费用不是销售额良好预测指标
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测（）在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值
回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
某公司使用回归分析法，根据每月广告费用预测每月产品销售额，两者都以百万美元为单位。结果显示，自变量的回归系数等于0.8。该系数值表示（）A、平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入B、因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测C、当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000D、样本的平均每月广告费用为$800，000
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
某部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：（）A、某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B、当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C、平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D、广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据（）在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的（），将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值
一个部门使用回归法，通过月度广告支出来预测月度销售额（百万元）。结果显示自变量的回归系数等于0.8。这个数表示（）A、 样本中平均月度广告支出等于$800，000B、 当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C、 平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D、 广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。
单选题某公司使用回归分析法，根据每月广告费用预测每月产品销售额，两者都以百万美元为单位。结果显示，自变量的回归系数等于0.8。该系数值表示（）A平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入B因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测C当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000D样本的平均每月广告费用为$800，000
单选题某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）A在本例中，平均每月广告支出为$800，000。B当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。C一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。D由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。
单选题在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.A3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检B有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。C有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。DANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
单选题一个部门使用回归法，通过月度广告支出来预测月度销售额（百万元）。结果显示自变量的回归系数等于0.8。这个数表示（）A 样本中平均月度广告支出等于$800，000B 当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C 平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D 广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。