一元直线回归法又称最小平方法．它要求业务量与成本之间基本上保持线性关系，否则研究无意义。

在应用一元直线回归法进行成本形态分析时，相关系数r应满足的条件有（）。

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散布图法能够考虑所提供的全部历史资料，所以较高低点法、一元直线回归法更为科学，也更准确。

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一元线性回归分析时，相关系数临界值不仅与（）有关，而且与要求回归直线在多大程度上可信有关。

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一元线性回归预测法是根据历史数据在直角坐标系上描绘出相应点，再在各点间作一直线，使直线到各点的（）

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用一元线性回归法能精确地将混合成本分解成为固定和变动两个部分。

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完全不确定型决策方法中的最小后悔值法又称（）。

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根据最小二乘法，直线回归方程是（）。

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预测模型中一元线型回归法的方程Y=A+B*X，其中A是（）.

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回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点的误差的平方和实现最小化。

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