加权线性回归预测模型中，各期数据的权数之和可以不等于1。

根据观察值的重要性不同，分别给予相应的权数后，再计算加权平均数作为建立预测模型和计算预测值依据的方法，称为（）。

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一次指数平滑法的加权特点是：对预测期越近的历史数据给予的权数（），权数由近到远按指数规律（）。

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什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？

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在多元线性回归模型中，参数的个数必须大于已知数据的组数。

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一元线性自回归模型yt=A＋Byt-1中，其自变量与t有关，故仍可看作是一种特殊的时序预测模型。

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在加权平均预测中权数（）

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为检验一元线性回归方程预测模型的可靠性，可借助数理统计方法进行验证，具体检验项目有（）。

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在加权移动平均法中，越是近期的数据权数（），而越是远期的数据权数（）

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某地区2010年地区生产总值为10000亿元（2005年价），物价指数每年增长4%，该地区生产总值与税收收入之间可以建立一元线性回归模型Y=a+bX（Y—国税收入，X—地区生产总值），根据该模型预测该地区2010年税收收入为（）亿元（模型中的常数为-95，回归系数为0.08计算结果取整数）

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