在实际使用中,多因子相关回归预测法的考虑方面越多,即相关因子越多,预测结果越好。()
相似题目
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相关回归分析市场预测法的应用条件是()。
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数学模型主要分成静态模型和动态模型。在人力资源预测中使用时序模型、回归模型和计量模型的是属于()
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对于环境方面的危害因素,使用“()法”和“多因子评分法”进行评价。
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在对一元回归预测模型进行检验时,度量实际值分布在回归直线周围的离散程度的统计量,称为()
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在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法:一是对各因子的代码值(CodeUnits)建立回归方程;二是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时,要进行对各因子回归系数的显著性检验,可以使用这两种方法中的哪一种()?
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某公司使用简单回归法预测某项半变动成本。计算方程Y=‒25,000+2.5X看起来很合适。在本方程中使用负值的原因可能是()
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给定如下信息,使用指数平滑法对产品A计算新的预测值()。 alpha 因子:0.7 实际需求:600 老的预测:562 季节指数:2.1
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在使用一次线性回归方法预测税收收入中,当r等于1时,表示()。
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回归预测是经常使用的一种()预测方法,是研究变量之间相关关系的数理统计分析方法。
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指数曲线回归预测方法目前在我国通信业务预测中使用较多,可用来做()。
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在城市化预测方法的时间趋势外推法中,根据实际增长曲线的不同,所采用的回归公式有线性回归法、指数回归法、对数回归法和生长曲线法等,其回归公式Y=a+blgt表示()。
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在一次指数平滑法的预测公式中,当加权因子接近于零时,表明下期预测对上期预测所产生的误差作了:()
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在实际的回归模型中,未来时期总体回归系数发生变化而造成的误差是发生预测误差的原因之一
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采用一元线性回归预测法的条件是:()。
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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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在应用一元线性回归分析法进行销售量预测时,收集的历史统计数据要尽可能多一些,一般在()个以上。
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在因子实验设计分析结果中,以下对于回归效果的度量参数PRESS及R-sq(预测)描述正确的是()
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多因子相关回归预测法在实际应用中一般多使用()因子,因为因子太多会造成问题的复杂化,甚至是这种方法失败。
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简述回归分析预测法的操作步骤。
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根据相关关系中自变量的不同,相关回归分析预测法可以分为()、()、()等几种主要类型。
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设保险人由损失经验得到的每风险单位预测最终损失为240元,每风险单位的固用为20元,与保费直接相关的费用因子为1096,利润因子为5%,则由纯保费法的指示费率为()。
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课题最好与当前社会发展和变化中出现的()相关,即重点考虑时代要求解决的实际问题。
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多选题:下列各项中,属于趋势预测法的有()。
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考虑如下“真实”(柯布-道格拉斯)生产函数:但若在经验研究中实际用的回归是:,假定你拥有有关变量