运用回归模型进行预测时,通常使用回归平方和占总的离差平方和的比重来衡量模型的拟合优良程度,并称其为判定系数,其取值范围为[0,1]。
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运用回归模型进行预测时,通常使用回归平方和占总的离差平方和的比重来衡量模型的拟合优良程度,并称其为判定系数,其取值范围为[0,1]。
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趋势外推法是在对研究对象过去和现在的发展作了全面分析之后,利用某种模型描述某一参数的变化规律,然后以此规律进行外推。为了拟合数据点,实际中最常用的是一些比较简单的函数模型如()。
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长期趋势预测法的预测步骤是:根据历史数据的()拟合相应的曲线,求出()建立预测模型进行预测。
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运用三次曲线方程拟合趋势延伸法预测模型时,时间序列的()必须为常数。
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平滑技术预测模型参数对时间序列资料采用重近轻远的原则,在拟合中能较灵敏地反映趋势变动的总体水平。你认为这种观点正确吗?
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直线趋势延伸预测模型参数采用重近轻远的原则,在拟合中能较灵敏地反映趋势变动的总体水平。请你谈谈这一原则的适用性。
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某工厂生产某电器产品的产量(万件)(x)与单位成本(元)(y)的资料如下:n=6, 试计算: (1)分析产量与单位成本是否存在线性相关,如存在,相关程度如何? (2)拟合适当的回归方程,并评价拟合优度如何? (3)预测产量为6万件时,其单位成本置信度为95%的特定值的置信区间。
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应用普通的OLS估计的“税柄法”产生的税收估计值是对实际税收收入的拟合值,不是准确意义上的税收收入能力,该值更适于作为税收收入的预测值。这种对“税柄法”的评价认识正确与否?
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