根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可分为线性回归分析预测和非线性回归分析预测。

根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法也可分为（）。

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根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可叫做非线性回归分析预测。

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回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。

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回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据（）在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。

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回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测（）在预测期的变化结果的方法。

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回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的（），将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。

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回归预测法是以变量之间的回归关系进行预测的一种市场预测方法。

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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。

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在一元线性回归分析预测过程中，相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度，只有r小于某个临界值时，才能认为x与y确实线性相关，也只有这时回归方程才有意义，才可以用于预测计算。

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