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根据自变量个数不同,可将回归分析预测法分为线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法。
2025-07-18
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非线性回归分析预测法的基本步骤是( )。
2025-07-18
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回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立数学模型,根据自变量的变化对因变量进行预测。
2025-07-18
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一元线性回归分析预测法比多元线性回归分析预测法更具实际意义。
2025-07-18
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相关分析是根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,来近似地表达变量间的平均变化关系的统计分析方法。
2025-07-18
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如果直接用线性回归模型来预测非线性的现象,预测结果很可能会出现较大的误差。
2025-07-18
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估计标准误差的计算公式是
2025-07-18
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一元线性回归模型的参数a的计算公式是
2025-07-18
6
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非线性回归分析预测法的关键是要把非线性回归模型转化为线性回归模型。
2025-07-18
9
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回归分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具有依存关系的现象用一个指标表明现象间相互依存关系的方向及密切程度的一种统计分析方法。
2025-07-18
6
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循环变动(C)指现象在一段较长的时间内,由于普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用,使发展水平沿着一个方向,逐渐向上或向下变动的趋势。例如人类寿命的延长、生产力的发达、土地面积的缩小等都是全球的长期趋势。认识和掌握事物的长期趋势,可以把握事物发展变化的基本特点。
2025-07-18
9
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相关关系的定性分析是依据研究者的理论知识和实践经验,对客观现象之间是否存在相关关系,以及何种关系作出判断。
2025-07-18
6
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循环变动(C)指现象除了受以上各种变动的影响外,还受临时的、偶然因素或不明原因而引起的非周期性、非趋势性的随机变动。比如,受台风影响,农作物损失严重;又如受地震的影响,某地区经济严重下降等等。不规则变动是无法预知的。
2025-07-18
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某种商品第一季度的季节指数为125%,这表明该商品第一季度的销售量通常高于年平均数25%,属旺季,若第三季度的季节指数为73%,则表明该商品第三季度的销售量通常低于年平均数27%,属淡季。
2025-07-18
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移动平均法预测的准确程度,取决于移动跨越期的长短。预测者确定跨越期长短要根据以下两个方面:首先,要根据时间序列本身的特点;其次,根据研究问题的需要。
2025-07-18
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一次指数平滑法在计算每一个平滑值时,只需用一个实际观察值和一个上期的平滑值就可以了,它避免了由于储存历史数据过多带来的不便,计算过程简便,计算工作量不会过大。
2025-07-18
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