某样本中,平均每月的广告费支出是$800,000
当每月广告费支出处在平均值时,产品销售为$800,000
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
广告不是销售的一个好的预测指标,因为系数太小了
第1题:
在一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值。()
A对
B错
第2题:
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?()
第3题:
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。
第4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()
第5题:
在一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值。()
第6题:
对消费的回归分析中,学历、年龄、户口、性别、收入都是因变量,其中收入的回归系数为0.8,这表明()
第7题:
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。
第8题:
直线回归系数的数值表示自变量变动一个单位时因变量的值变动的量。
第9题:
以下对回归模型式y=a+bx的表述准确的是()
第10题:
平均而言,每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入
因为系数非常小,广告费用不是对销售额的一个很好预测
当每月广告费用处于平均水平时,产品销售额将为$800,000
样本的平均每月广告费用为$800,000
第11题:
3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
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。
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。
ANOVA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。
第12题:
某样本中,平均每月的广告费支出是$800,000
当每月广告费支出处在平均值时,产品销售为$800,000
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
广告不是销售的一个好的预测指标,因为系数太小了
第13题:
一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值。()
A对
B错
第14题:
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。
第15题:
一元线性回归方程中,回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值。()
第16题:
对于一元线性回归分析来说()
第17题:
在线性相关条件下,若自变量的方差为4,因变量的方差为5,且二者的相关系数为0.8时,则其回归系数为()。
第18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:()
第19题:
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。
第20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()
第21题:
y表示预测值
a表示回归常数
b表示回归系数
x表示自变量
第22题:
在本例中,平均每月广告支出为$800,000。
当每月广告支出处于平均水平时,产品销售额将是$800,000。
一般而言,每增加$1广告支出,销售额就会增加$0.8。
由于回归系数太小,因此广告支出不是销售额的预测因子。
第23题:
8
0.32
2
12.5
第24题:
样本中平均月度广告支出等于$800,000
当月度广告支出等于平均水平时,销售额应该是$800,000
平均来说,广告支出每增加1美元,销售额就增加0.8美元
广告支出不是预测销售额的好指标,因为系数太小了。