A一个因变量,而多元回归用全部可用数据来估计成本函数
B几个因变量,而多元回归可以用一个自变量也可以用几个因变量
C一个自变量,而多元回归用多个自变量
D一个因变量,而多元回归用多于一个应变量
Alpha公司生产几种不同的产品,并计划推出一种新产品,单位售价是$6。以下是对第一年要生产的100,000个产品的制造成本的估计。 直接材料:500,000 直接人工:40,000(工资率$4/小时) 新产品的间接制造费用还没有估计。但是过去24个月的每月总生产和间接制造费用的数据用线性回归进行分析。以下的结果来自于简单回归法,用于估计新产品的间接制造费用。
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Alpha公司生产几种不同的产品,并计划推出一种新产品,单位售价是$6。以下是对第一年要生产的100,000个产品的制造成本的估计。 直接材料:500,000 直接人工:40,000(工资率$4/小时) 新产品的间接制造费用还没有估计。但是过去24个月的每月总生产和间接制造费用的数据用线性回归进行分析。以下的结果来自于简单回归法,用于估计新产品的间接制造费用。
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Alpha公司生产几种不同的产品,并计划推出一种新产品,单位售价是$6。以下是对第一年要生产的100,000个产品的制造成本的估计。 直接材料:500,000 直接人工:40,000(工资率$4/小时) 新产品的间接制造费用还没有估计。但是过去24个月的每月总生产和间接制造费用的数据用线性回归进行分析。以下的结果来自于简单回归法,用于估计新产品的间接制造费用。
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Alpha公司生产几种不同的产品,并计划推出一种新产品,单位售价是$6。以下是对第一年要生产的100,000个产品的制造成本的估计。 直接材料:500,000 直接人工:40,000(工资率$4/小时) 新产品的间接制造费用还没有估计。但是过去24个月的每月总生产和间接制造费用的数据用线性回归进行分析。以下的结果来自于简单回归法,用于估计新产品的间接制造费用。 Alpha在20,000直接人工小时下的总间接制造费用 ()
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某公司使用简单回归法预测某项半变动成本。计算方程Y=‒25,000+2.5X看起来很合适。在本方程中使用负值的原因可能是()
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将Y对X进行回归得到的结果如下:截距5.23,斜率 1.54当X的值是10,Y的估计值是()。
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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()。
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ABC公司做了回归分析,并得出销售与营销成本相关的结论。分析师给出的回归方程是Y=$5,000,000+$125(x),其中Y=销售额,x=营销成本。使用这个回归方程来确定营销开支$1,000,000时的年销售额是多少?()
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在准备来年的年度的利润计划时,Wilkens公司要确定维护成本的成本习性。Wilkens用y = a + bx的线性回归来研究维护成本。前一年的维护小时和成本以及回归分析的结果如下所示。 可以用回归方程解释的总差异的百分比是()
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