如在总成本计算公式y=a+bx。直线方程中，b是直线的斜率，它代表（）
根据某市“十一五”期间GDP与税收收入之间关系测定GDP每增长1亿元，增加税收0.053亿元，两者之间相关系数为0.9947，拟合趋势回归直线截距为28.039。则拟合回归方程为（）。
在实际工作中，一般用直线方程y=a+bx表示业务成本的发展趋势。式中y和x分别表示（）。
线性回归是对两个具有（）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）。
设销售收入X为自变量，销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317324215339.jpg 试利用以上数据回答下列问题： 拟合简单线性回归方程，并对回归系数的经济意义做出解释。
混合成本与业务量之间的关系比较复杂，下列几种混合成本可以用直线方程y＝a＋bx来拟合的有（）。
设已知某公司1996年至2004年的产品销售额资料如表6―4所示。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051109142147543.jpg 如果说根据上述资料宜拟合直线趋势方程，作长期趋势分析，这是由于（）。
在实际工作中，一般用直线方程y=a+bx表示业务成本的发展趋势。式中a和b分别表示（）。
线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。 （ ）
为研究产品销售额与销售利润之间的关系，某公司对所属6家企业进行了调查，设产品销售额为x（万元），销售利润为y（万元）。调查资料经初步整理和计算，结果如下：∑x=225∑x2=9823∑y=13∑y2=36.7∑xy=593要求：（1）计算销售额与销售利润之间的相关系数；（2）配合销售利润对销售额的直线回归方程。（3）解释回归系数的含义
用最小平方法拟合直线趋势方程ŷt=a+bt，若b为负数，则该现象趋势为（）。
设平面方程为z+y+z+l=0，直线的方程为1一z=y+1=2，则直线与平面（)。
某块农用地的施肥量x1、与农药用量x2对亩产量y的数据资料，如表7-7所示。要求：拟合二元线性回归方程。
与直线3x-4y+5=0关于直线y=-x对称的直线方程为（）
过点（2，1)与直线y=x垂直的直线方程为（)。
用最小平方法拟合直线趋势方程ŷt=a＋bt，若b为负数，则该现象趋势为（)。
设直线的方程为x=Y-1=z，平面的方程为x-2y+z=0，则直线与平面（）。
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（）
通过抽样调查拟合得到某类企业的商品销售额(y:万元)对广告费用(x:万元)的直线回归方程是y=110+1.53x，若某一同类企业支付广告费用10万元时，估计其销售额可达到()万元
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。
某商场销售额历史资料如下：（亿元）年份2014 2015 2016 2017 2018销售额12.4 12.7 13.0 13.4 13.8用最小平方法拟合直线方程，则商场2019年的预测销售额为（）亿元。
7、对某企业各年的销售额拟合直线趋势方程为y=6+1.5t，这表明（）。
