通过寻找变量之间的因果关系，从而对因变量进行预测，这是广泛采用的因果分析法，主 要包括（）等。
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迈克尔和迪雷马特综合20世纪80年代以来对态度与行为关系影响因素的分析，提出了影响态度预测行为的三个变量，这三个变量不包括下列（）。
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回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。
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矩阵数据分析法把矩阵图中各因素之间的关系用一定量来表达，即在其交点上可以标出数值资料，把多种质量因素或多个变量之间的对应关系，定量地加以表达，从而对大量数据进行预测，计算整理分析的方法（）
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（）可以人为地创设条件，对某些在自然观察中不易观察到或不易集中观察到的情景现象进行研究，从而扩大研究范围；可以揭示变量之间的因果关系。
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根据变量之间存在的数量关系（如时间关系、因果关系）建立数学模型来进行预测的方法是（）
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响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
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一种从变量之间变化的统计伴随关系出发对事物的发展进行预测的数理统计方法称为（）
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回归定义为两个两个以上相关变量之间的函数关系，它根据一个已知变量去预测另一变量。
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实验研究法，就是通过推理，同时剔除对试验结果有影响的无关变量，观测与实验操作过程中现象的变化，从而确定实验操作与观测现象之间因果关系的一种研究方法。
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对市场经济现象之间的因果关系进行量的分析，即分析自变量与因变量之间的（）。
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持续增长率和红利收益率对公司的增长前景进行预测时，这两个变量应该是互补的，同时还必须注意它们之间的（）关系。
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用（）能够确定两个以上的变量之间是否存在统计关系并基于此对变量进行描述和预测。
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静态分析通过解析程序文本从而识别出程序语句中可能存在的缺陷和异常之处；静态分析所包含的阶段中（）的主要工作是找出输入变量和输出变量之间的依赖关系。
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自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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通过寻找变量之间因果关系，从而对因变量进行预测，这是广泛采用的因果分析法，包括()。
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因果预测分析法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法，因果预测分析法最常用的是（）。
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按自变量和因变量之间是否存在线性关系，可将回归分析预测法分为（ ）。
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通过寻找变量之间的因果关系，从而对因变量进行预测，这是广泛采用的因果分析法，主要包括（）等，适用于存在关联关系的数据预测。
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因果模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变化来预测另种变量的未来变化。（)
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回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
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根据变量之间存在的数量关系建立数学模型来进行预测的方法是（）。
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因果关系分析法指通过某个产品的需求量与自然变量之间存在的因果关系，进行分析预测的一种方法。常见的因果关系分析法有：回归分析预测法、经济模型、投入产出模型等。()此题为判断题(对，错)。
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是根据现有的一组数据来确定变量之间的定量关系，并且可以对所建立的关系式的可信程度进行统计检验，同时可以判断哪些变量对预测值的影响最为显著的方法。
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分析因变量与自变量之间的相关关系，根据自变量的数值变化，去预测因变量数值变化的预测方法是（)