对一元回归预测模型进行标准误差分析时，要使预测精确度令人满意，Sy必须（）
使用一元回归分析法进行人力资源需求预测的关键是（）。
某企业进行人力资源需求与供给预测。经过调查研究与分析，得到营业员数量Y同营业额x成一元线性正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=a+bx，其中，X代表营业额，Y代表营业人员数量，回归系数a=125，b=15。预计2011年营业额将达到10亿元，2012年销售额将达到12亿元。通过统计研究发现，销售额每增加1亿元，需要增加管理人员、营业员和后勤人员共50人；新增人员中，管理人员、营业员和客服人员的比例是1：3：1。 根据以上资料，回答下列问题：该企业2011年需要营业员（）人。
运用一元线性回归预测税收收入时，样本相关系数r等于0，说明（）
若已知数据组数为15，则进行一元线性回归分析时用到的自由度为（）。
某企业进行人力资源需求与供给预测。经过调查研究与分析，得到营业员数量Y同营业额x成一元线性正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=a+bx，其中，X代表营业额，Y代表营业人员数量，回归系数a=125，b=15。预计2011年营业额将达到10亿元，2012年销售额将达到12亿元。通过统计研究发现，销售额每增加1亿元，需要增加管理人员、营业员和后勤人员共50人；新增人员中，管理人员、营业员和客服人员的比例是1：3：1。 根据以上资料，回答下列问题：采用一元同归分析法的关键在于（）。
某商品流通企业在经营中发现，电机的销售额(万元)与机械工业总产值(亿元)由密切关系，根据近15年的统计资料，得出回归系数a、=2769，b、=3.8，预计下一年的机械工业总产值为1500亿元，用一元线性回归分析法预测下一年电机的销售额为()万元
在一元线性回归的预测流程中，紧接在“回归检验”之后的程序是()。
采购需求一元回归分析法就是利用（）与影响因素之间的因素关系，通过一元回归方程式来进行预测的方法。
一元线性回归分析中，在进行t检验时，关于tb和t的关系，说法正确的是()。
采用一元线性回归的方法分析预测规划期城市人口规模的主要依据是（）。
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额（万元）与机械工业产值（亿元）有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279，b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为（）万元。
自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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（）。
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（）。
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
定量预测法预测的结果科学准确，有较高的可行性，但计算较为复杂，要求具有完备的历史资料。定量预测法主要有销售百分比法和线性回归分析法等。
某商品企业在经营中发现，钢材的销售额(万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279，b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为()万元。
某企业通过统计分析发现，本企业的销售额与所需销售人员数成正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=a＋bX，X代表销售额（单位：万元)，Y代表销售人员数（单位：人)，回归系数a=15，b= 0.04。同时该企业预计2011年销售额将达到1000万元，则该企业2011年需要销售人员（)人。
采用一元线性回归分析预测消费量，通常应取（)的结果。A．相关系数检验B．方差分析C．区间预测D．点预测
【单选题】某商品混凝土公司在2006-2010年间每年完成的销售产值分别为412，601，659，783，912万元，试用一元线性回归算法预测该公司2011年的销售产值为（）。
某企业为了满足业务拓展的需要和充分调动员工的积极性，进行人力资源需求与供给预测，同时，修订本企业的薪酬制度，经过调查研究与分析，确认该企业的销售额和所需销售人员数量成正相关关系，并根据过去十年的统计资料，建立了一元线性回归预测模型，Y=a+bX，X代表销售额(单位：万元)，Y代表销售人员数量(单位：人)，参数a=20，b=0.03，同时，该企业预计2015年销售额将达到1500万。根据一元回归分析法计算，该企业2015年需要销售人员()人。
某企业通过统计分析发现，本企业的销售额与所需销售人员数成正相关关系，并根据过去10年的统计资料建立了一元线性回归预测模型Y=a+bX，X代表销售额（单位；万元），Y代表销售人员数（单位：人），回归系数a=15，b=0．04。同时该企业预计明年销售额将达到l000万元，则该企业明年需要销售人员（）人。
