在以时间为自变量的回归直线预测中，若资料中的时间序列为奇数，为使修正的时间自变量为零，则X的间隔期为1。（)
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随着时间推进，税收时间序列资料增加，直线趋势延伸预测模型参数要重新计算，而且与前面预测时点参数的计算关系可表述为（）
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直线趋势延伸法与平滑技术两种线性预测模型中的时间变量的取值不同。直线趋势延伸法中时间变量取值决定于未来时间在时间序列中的时序；平滑技术模型中的时间变量的取值决定于未来时间相距建模时点的（）
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对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析得出的r值越大，则经回归分析得到相应的b值（）
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对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
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直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，以预测目标时间序列资料呈现有单位时间增（减）量大体相同的长期趋势变动为适用条件的。所以这两种预测方法虽然名称不同，方法本质是一样的，都属于趋势外推法。对此分类观点，请谈谈你的看法。
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直线回归方程中，若回归系数为负，则（）。
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对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析得出的r值越大，则经回归分析得到相应的6值（）
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同一双变量资料进行直线相关与回归分析，r表示相关系数，b表示回归系数，则不可能有（）。
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经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）。
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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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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。（）
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直线回归分析中，对于给定的X值、Y值在以按回归方程计算的Y值为中心的±2sy，x区间的概率为（）
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数b（）
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采用修正的时间序列回归法预测未来销量时，需要根据事先掌握的实际销量数列观察期间n的奇偶性来确定修正的时间变量t的值，那么当n=5时，第4期的t值是（）。
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）
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对同一双变量正态资料，进行直线相关与回归分析，有（）。
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根据企业产品销售额（万元）和销售利润率（%）资料计算出如下数据： https://assets.asklib.com/images/image2/2018072216422481340.jpg 确定以利润率为因变量的直线回归方程。
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回归预测法中的自变量是随机的。
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某企业在今年1～4月份实际销售量的基础上，利用修正的时间序列直线回归法预测5月份的销售量，则代入预测模型Q=a+bt中的t值应当为( )。
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若直线回归方程y=a+bx中的回归系数b为负数，则说明（）。
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64、若直线回归系数的假设检验结果P＜0.05，则可认为两变量间
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在回归分析中，库水位、气温、气压、坝体混凝土温度、渗流、渗压以及时间等称为自变量，为系统的输入。（)
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自变量的时间为1986年至2016年,预测时间可以为2017年（）
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