第1题
表2 1999——2003历年产品销售额与目标市场人均收入
年份 1999
2000
200l
2002
2003
产品销售额(万元)
30
35
36
38
40
人均收入(元)
1 000
1 200
1 250
1 300
1 400
已知数据:1999——2003历年产品销售额的平方和为6 465;1999——2003历年人均收入的平方和为7 652 500;1999 2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222 400。
问题:
1.建立一元线性回归模型(参数计算结果小数点后保留3位)。
2.进行相关系数检验(取D=0.05,R值小数点后保留3位,相关系数临界值见附表)。
3.对2006年可能的销售额进行点预测。
第2题
B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程
C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下,某一个自变量的变化引起因变量变化的比重
D、它的参数可以用最小二乘法进行估计
第3题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
第4题
A.滑动平均(MA)模型
B.指数平滑(ES)模型
C.自回归(AR)模型
D.自回归滑动平均(ARIMA)模型
第10题
A.分析过去的需求以预测未来的需求
B.以上均正确
C.由于它包括趋势性、周期性和季节性模型,所以它比因果预测分析更有用
D.大量使用定性方法中得到的数据
E.基于未来需求与过去的需求相同的假设