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2.设某公司的每周广告费支出和每周销售额数据如下表所示： 每周广告费支出（元）（X） 每周销售额（万元）（Y） 4100 12.5 5400 13.8 6300 14.25 5400 14.25 4800 14.5 4600 13 6200 14 6100 15 6400 15.75 7100 16.5 要求： （1）计算回归模型参数。 （2）回归模型能解释销售额变动的比列有多大？ （3）如下周的广告费支出为6700，是预测下周的销售额（去置信度α为0.05）
参考答案和解析
回归系数为： b 0 =8.3 b 1 =0.001.07
更多 “2.设某公司的每周广告费支出和每周销售额数据如下表所示： 每周广告费支出（元）（X） 每周销售额（万元）（Y） 4100 12.5 5400 13.8 6300 14.25 5400 14.25 4800 14.5 4600 13 6200 14 6100 15 6400 15.75 7100 16.5 要求： （1）计算回归模型参数。 （2）回归模型能解释销售额变动的比列有多大？ （3）如下周的广告费支出为6700，是预测下周的销售额（去置信度α为0.05）” 相关考题
考题
某企业通过统计分析发现，本企业的销售额与所需销售人员数成正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y＝α＋bX，X代表销售额(单位：万元)，Y代表销售人员数(单位：人)，回归系数α＝15，b＝0．04。同时该企业预计2011年销售额将达到1000万元，则该企业2011年需要销售人员（ ）人。 A．15 B．40 C．55 D．68
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人为1 800元。表2 1999——2003历年产品销售额与目标市场人均收入年份 19992000200l20022003产品销售额（万元）3035363840人均收入（元）1 0001 2001 2501 3001 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。
考题
某商场的销售额和所需销售人员成正相关关系，X为销售额，Y为销售人员，据历史资料得到回归方程Y=a+bX。回归系数a=18，b=0.05。2002年商场有销售人员50名。若2003年商场计划实现销售额1200万元，则商场需新招聘销售人员（ ）人。A、10
B、18
C、28
D、68
考题
某企业进行人力资源需求与供给预测。经过调查研究与分析，确认本企业的销售额（单位：万元）和所需销售人员数（单位：人）成正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=20+0.04X，X代表年销售额，Y代表销售人员数。该企业人员变动矩阵如下表所示。预计2017年销售额将达到2000万元。该企业根据人力资源需求与供给状况及相关资料，制定2017年人员补充计划和人员培训开发计划。
根据马尔可夫模型法计算，该企业2017年销售主管内部供给量为（ ）人。A.10
B.12
C.15
D.21
考题
某企业通过统计分析发现，本企业的销售额与所需销售人员数成正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=a+bx，X代表销售额(单位：万元)，Y代表销售人员数(单位：人)，回归系数a=15，b=0.04。同时该企业预计2000年销售额将达到1000万元，则该企业2010年需要销售人员( )人。A、5
B、40
C、55
D、68
考题
某部门应用的回归模型用每月广告费用来预测每月产品销售额（广告费用和销售额均以百万元为单位）。结果显示，自变量的回归系数等于0.8，这表明：A.样本中平均每月广告费用为80万美元。
B.当每月广告费用在平均水平时，产品销售额为80万美元。
C.平均情况是：每增加1个美元广告费，就会增加0.8美元的销售额。
D.无法通过广告很好的预测销售额，因为回归系数太小了。
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
以企业研发支出（RD）占销售额的比重（单位：%）为被解释变量（Y），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个容量为32的样本企业的估计结果如下： 利润占销售额的比重X2对RD强度Y是否在统计上有显著的影响？
考题
为研究产品销售额与销售利润之间的关系，某公司对所属6家企业进行了调查，设产品销售额为x（万元），销售利润为y（万元）。调查资料经初步整理和计算，结果如下：∑x=225∑x2=9823∑y=13∑y2=36.7∑xy=593要求：（1）计算销售额与销售利润之间的相关系数；（2）配合销售利润对销售额的直线回归方程。（3）解释回归系数的含义
考题
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？（）A、所抽样本的月广告支出为80万美元B、月广告支出为平均值时，月产品销售额为80万美元C、平均来说，每增加一美元广告费用，销售额的增加为0.8美元D、因为系数小，广告费用不是销售额良好预测指标
考题
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
考题
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（）A、平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入B、因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测C、当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000D、样本的平均每月广告费用为$800，000
考题
为了分析销售额是否受广告费用的影响，Smith公司的销售经理采用了简单回归分析模型。这个模型是基于对32个月的销售和广告费用进行观察。方程式是S=$10，000+$2.50A，决定系数（R方）是0.9，S是销售额，A是广告费用。如果Smith公司在一个月内的广告费用是$1，000，估计的销售额是（）。A、$12，500B、$11，250C、$12，250D、$2，500
考题
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
考题
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：（）A、某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B、当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C、平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D、广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
考题
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（）A、 样本中平均月度广告支出等于$800，000B、 当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C、 平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D、 广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。
考题
为了分析广告费用对销售的作用，ABC公司的销售经理设计了一个简单的回归模型。基于32个月的观察，销售和广告费用的相关系数测定为0.90，该模型的方程如下：S=$10000+2.50*$A，S=销售额，A=广告费用。如果ABC公司一个月的广告费用达$1000，预计相关的销售额为：（）A、$12500B、$12250C、$2500D、$11250
考题
问答题为研究产品销售额与销售利润之间的关系，某公司对所属6家企业进行了调查，设产品销售额为x（万元），销售利润为y（万元）。调查资料经初步整理和计算，结果如下：∑x=225∑x2=9823∑y=13∑y2=36.7∑xy=593要求：（1）计算销售额与销售利润之间的相关系数；（2）配合销售利润对销售额的直线回归方程。（3）解释回归系数的含义
考题
单选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（）A
平均而言，每增加$1的广告可以产生$0.8的额外销售收入B
因为系数非常小，广告费用不是对销售额的一个很好预测C
当每月广告费用处于平均水平时，产品销售额将为$800，000D
样本的平均每月广告费用为$800，000
考题
单选题某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）A
在本例中，平均每月广告支出为$800，000。B
当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。C
一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。D
由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。
考题
单选题为了分析广告费用对销售的作用，ABC公司的销售经理设计了一个简单的回归模型。基于32个月的观察，销售和广告费用的相关系数测定为0.90，该模型的方程如下：S=$10000+2.50*$A，S=销售额，A=广告费用。如果ABC公司一个月的广告费用达$1000，预计相关的销售额为：（）A
$12500B
$12250C
$2500D
$11250
考题
单选题为分析销售额与广告费用之间的函数关系，Smith公司的销售经理设定了一个一元回归模型。模型包括以下方程，观测值是32个月的销售数据和广告费用数据，判定系数为0.90。S=10 000+2.50A，其中S表示销售额，A表示广告费用，如果Smith公司某月广告费用为$1 000，那么，销售额的估计值为（ ）。A
$2 500B
$11 250C
$12 250D
$12 500
考题
单选题为了分析销售额是否受广告费用的影响，Smith公司的销售经理采用了简单回归分析模型。这个模型是基于对32个月的销售和广告费用进行观察。方程式是S=$10，000+$2.50A，决定系数（R方）是0.9，S是销售额，A是广告费用。如果Smith公司在一个月内的广告费用是$1，000，估计的销售额是（）。A
$12，500B
$11，250C
$12，250D
$2，500
考题
单选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：（）A
某样本中，平均每月的广告费支出是$800，000B
当每月广告费支出处在平均值时，产品销售为$800，000C
平均来看，每元额外的广告费用可以能够导致销售增加$0.80D
广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
考题
单选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（）A
样本中平均月度广告支出等于$800，000B
当月度广告支出等于平均水平时，销售额应该是$800，000C
平均来说，广告支出每增加1美元，销售额就增加0.8美元D
广告支出不是预测销售额的好指标，因为系数太小了。
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