一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行的检验有（）。
利用回归方程进行估计和预测通常分为（）
计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
回归分析的任务就是对指标变量之间是否存在必然的联系、联系的形式、变动的方向做出符合实际的判断，并测定它们联系的密切程度，检验其有效性。（）
回归分析法是指利用回归分析的统计方法，通过考察市盈率与（）之间的关系，得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。
对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
关于用回归分析法建立市盈率模型的说法，正确的是（）。
从回归方程Y＝7.4910–0.5655X可以得出（）。
估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标，指标数值越大，说明回归方程的代表性越高
线性回归得出的估计方程为y=38+3x，此时若已知未来x的值是30，那么我们可以预测y的估计值为（）。
由于回归方程是由数理统计得出的，它反映的是实际数据的统计规律，所以，根据回归方程所得的预测值y0只是对应于x0的单点预测估计值，预测值应该有一个（）
一般来说，对股票市盈率的估计主要有简单估计法和回归分析法。（）
计算题：某调查公司研究出租司机每天收入（元）与行驶里程（公里）之间的关系。对30位出租车司机进行调查，并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归，得到：方程的截距为162，回归系数为0.6，回归平方和SSR=2600，残差平方和SSE=513。要求： （1）写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 （2）假如某司机某天行驶了300公里，根据回归方程估计他该天的收入。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
ABC公司做了回归分析，并得出销售与营销成本相关的结论。分析师给出的回归方程是Y=$5，000，000+$125（x），其中Y=销售额，x=营销成本。使用这个回归方程来确定营销开支$1，000，000时的年销售额是多少？（）
运用回归估计法估计市盈率时，应当注意（ ）。
回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。（）
回归分析就是用试验或调查得到的样本数据，建立回归方程并对其进行测验显著，应用该方程对相应参数进行估计，从而达到预测（报）目的一种统计分析方法。
在回归分析中，利用估计的回归方程，对于x的一个特定值x0，求出y的个别值的一个估计值y，称为（
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
运用回归估计法估计市盈率时，应当注意（）I重要变量的选择Ⅱ不同时点指标变化特征Ⅲ市场兴趣的变化IV交易政策的变化
33、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）
