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假定2003年以来,某寺庙接待的国内旅游人数和客源地人均收入如表1-2所示。若2009年客源地人均月收入为1750元,请用一元回归预测法预测2009年到该寺旅游参观的人次为( )。
表1-2
表1-2
A.33959
B.39124
C.40120
D.42001
B.39124
C.40120
D.42001
参考答案
参考解析
解析:一元线性回归方程为:Y=a+bX,式中:X是自变量,Y是因变量,即要预测的变量,a、b为回归系数。回归系数a、b的计算公式如下:
a=15000-51.08×1258.33=-49270。
即方程为:Y=-49270+51.08X。
已知X=1750,则:Y=40120。
a=15000-51.08×1258.33=-49270。
即方程为:Y=-49270+51.08X。
已知X=1750,则:Y=40120。
更多 “假定2003年以来,某寺庙接待的国内旅游人数和客源地人均收入如表1-2所示。若2009年客源地人均月收入为1750元,请用一元回归预测法预测2009年到该寺旅游参观的人次为( )。 表1-2 A.33959 B.39124 C.40120 D.42001” 相关考题
考题
国家旅游局曾经根据2003年所作的预测,确定2004年我国入境旅游接待量的目标是9790万人次,而当年实际接待量为10904万次人次。设平滑系数为0.4,采用指数平滑法进行预测,则2005年我国入境旅游人次将为( )万。A.10235.6B.9344.4C.8277.6D.4361.6
考题
甲公司一产品过去5年的销售额与目标市场人均收入的数据如下表所示,预计2010年该产品的目标市场人均收入为1800元。已知数据:2005~2009历年产品销售额的平方和为6465;2005~2009历年人均收入的平方和为7652500;2005~2009历年人均收入与产品销售额乘积之和为222400。
、建立一元线性回归模型(参数计算结果小数点后保留3位)。
、进行相关系数检查(取α为0.05,本项目的R值求得为0.997,相关系数临界值见下表)。
、对2010年可能的销售额进行点预测。
考题
某产品过去5年的销售额与目标市场人均收入的数据如表2,预计2006年该产品的目标市场人均收入为1800元。
已知数据:1999-2003历年产品销售额的平方和为6465;1999-2003历年人均收入的平方和为7652500;1999-2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222400。
【问题】
1.建立一元线性回归模型。
2.进行相关系数检验。
3.对2006年可能的销售额进行点预测。
考题
下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。
A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
考题
下面关于回归预测()说法不正确。A、一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测B、多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测C、回归方法属于统计方法D、多元非线性回归能简化为多元线性回归
考题
回归分析法按自变量个数的多少划分,可以分为()。A、一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B、线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C、普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D、虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
考题
单选题回归分析法按自变量个数的多少划分,可以分为()。A
一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B
线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C
普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D
虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
考题
单选题某寺建于公元348年,占地百亩,依山而建,内分五处院落。寺外有大片古树林和广阔的山场,总面积3,000余亩。寺内除殿堂外,还有三绝景,即600多年历史的之字形御竹林,龙盘玉柱式的紫藤寄松和交织在一起的雌雄古银杏树(夫妻树)。寺庙外有三个林区,林木密布,林中有一石条路,路两边备有一些供游人歇憩的石凳和石桌。该寺距京50公里,离著名的慕田峪长城8公里.基本位于北京至慕田峪长城的途中。该寺自投资修缮以来,已接待了不少国内外旅游者。
假定1990年以来,该寺接待的国内旅游人数和客源地人均收入如下表。若1996年客源地人均月收入为550元,请用一元回归预测法预测1996年到该寺旅游参观的人次为()。A
33959B
35732C
34124D
34197
考题
单选题下面关于回归预测()说法不正确。A
一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测B
多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测C
回归方法属于统计方法D
多元非线性回归能简化为多元线性回归
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