随着时间推进，税收时间序列资料增加，直线趋势延伸预测模型参数要重新计算，而且与前面预测时点参数的计算关系可表述为（）
直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，但建模技术两者之间存在较大的区别，主要包括（）
外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
直线趋势延伸法与平滑技术两种线性预测模型中的时间变量的取值不同。直线趋势延伸法中时间变量取值决定于未来时间在时间序列中的时序；平滑技术模型中的时间变量的取值决定于未来时间相距建模时点的（）
预测工作中，要对预测对象进行客观、详细的分析，要针对不同的发展趋势，采用多种合理的（），并进行不同模型的对比、优选，以期得到最佳预测结果。
平滑技术预测模型参数对时间序列资料采用的原则是（）
在预测中，如果一个时间数列存在明显的长期趋势、季节波动影响，则应考虑季节因素的影响，建立趋势模型进行预测。
直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，以预测目标时间序列资料呈现有单位时间增（减）量大体相同的长期趋势变动为适用条件的。所以这两种预测方法虽然名称不同，方法本质是一样的，都属于趋势外推法。对此分类观点，请谈谈你的看法。
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。
小赵向领导汇报了用二次曲线趋势延伸法预测今年税收收入结果，领导看到各时期预测值与实际值的拟合关系也很好。但是还有一个疑虑，认为这种方法毕竟是就税收测税收。税收是以经济为基础的，如果经济状况发生了变化，税收还能如预测的趋势发展吗？希望小赵能拿出一个从因果关系出发的税收预测方案。小赵带着领导的要求又找到了你，与你一起又开始了更为复杂的因果关系分析预测方法的研究学习过程。首先了解因果分析方法的基本知识。因果分析法最早是通过因果图表现出来的，因果图又称为（）
当时间序列的一阶差分为常数时，可用（）拟合趋势延伸法预测模型。
直线趋势延伸法和平滑技术两种预测模型的参数计算方法不同。直线趋势延伸法模型参数靠经验判断决定；平滑技术主要靠最小二乘法数学推导。请回顾学习内容，判断这种观点的对错。
一阶差分为常数的趋势延伸预测模型是（）
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？
（）是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。
直线趋势延伸法不是以市场预测的（）原理为基础的。
用相同方法拟合趋势方程时，t的取值不同，得到的趋势方程也不同，但趋势预测值不变。( )
如果时间序列在长时期内呈现连续的不断增长或减少的变动趋势，其逐期增长量又大致相同时，宜使用直线趋势预测模型。
二次移动平均值不能直接用于预测，而应该建立趋势直线预测模型来进行了预测。
使用不同的预测模型进行趋势预测时，不同的模型拟合后R平方值如下所示，则（ ）的预测值与观测值拟合效果较好。
【判断题】用相同方法拟合趋势方程时，t的取值不同，得到的趋势方程也不同，但趋势预测值不变。（)
利用某企业 1999~2007 年商品销售额（单位:万元）的资料，以数列中项为原点，拟合直线趋势方程为 yt=610+72t ，利用该模型预测该企业 2008 年的商品销售额为（）
利用直线趋势法预测某房地产价格，该城市该类房地产2009年～2019年的价格经过方程拟合得到直线趋势方程Y＝6000＋50X，其中Y为商品住宅价格，X为时间，∑X＝0。经验证，该方程拟合度较高，则利用该方程预测该类商品住宅2020年的平均价格为（）元/m2。
