回归预测技术的种类繁多，其分类方法包括（ ）。
A: 按变量之间的关系划分
B: 按回归预测的对象划分
C: 按所含变量的属性划分
D: 按回归分析预测模型所含的变量多少划分
A: 按变量之间的关系划分
B: 按回归预测的对象划分
C: 按所含变量的属性划分
D: 按回归分析预测模型所含的变量多少划分
A,C,D
举一反三
- 回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,回归分析可以按照哪些方式进行划分（） A: 按涉及变量个数划分 B: 按变量类型划分 C: 按自变量和因变量之间关系划分 D: 按变量数值划分
- 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
- 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法也可分为（）。 A: 一元回归分析预测 B: 线性回归分析预测 C: 非线性回归分析预测 D: 多元回归分析预测
- 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术，应用于预测时间序列模型和找到变量之间的关系
- 回归分析按变量多少进行分类，可分为（）。 A: 简单（一元）回归 B: 复（多元）回归 C: 线性回归 D: 线性回归
内容
- 0
在市场预测的定量方法中，时间序列预测从时间趋势的外推为主进行预测，而（）则以变量之间的回归关系进行预测。 A: 回归方程 B: 回归预测 C: 回归模型 D: 市场预测
- 1
应用回归预测法时，即使变量之间不存在相关关系，也可以对这些变量应用回归预测法
- 2
二元自回归分析预测模型有两个变量。（)
- 3
应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。以下对回归预测应用的说法不正确的是： A: 在回归数据前，首先要用定性分析判断现象之间的依存关系。 B: 对具有相关关系的变量，利用回归方程测算一个(些)变量的变化对另一个(些)变量变化的影响。 C: 一元线性回归适用于所有两变量间的回归和预测。 D: 回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。
- 4
按模型中自变量数划分:一元线性回归模型和多元线性回归模型;