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（）
在指数平滑定量预测法中，如果希望预测值受历史情况总的变化趋势影响较大，预测模型比较平滑，预测反应的灵敏性相对较差，则应使（）
平滑技术预测模型参数对时间序列资料采用的原则是（）
线性预测模型的截距，是预测趋势线的（）。
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。
如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立，就可以建立预测人力资源的（）
如果预测对象的变动趋势是非线性的，则应在求（）的基础上建立非线性预测模型。
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。
预测技术的预测方法可分为四个基本类型：判断预测、因果预测模型、回归预测模型、历史延伸预测。（）
随着时间推进，税收时间序列资料增加，平滑技术模型参数要重新计算。请问每次计算与前面预测时点参数之间是否还存在密切的关系。
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。
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。
时间数列变动的趋势有直线趋势和曲线趋势。在建立模型之前，先要确定现象变动的形态。判定趋势变动形态的方法常用的有两种，即（）和（）。
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？
直线趋势延伸法不是以市场预测的（）原理为基础的。
预测对象的时间序列资料逐期增减量大体相等时，长期趋势即基本呈现线性趋势，这种情况下选用哪一种趋势延伸法进行预测比较合适？
利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S，在可能的情况下预测不规则变动值I。考虑以上3种因素进行预测有两种基本计算模式。分别写出这两种方法和计算公式。
根据下图中的时间序列数据，若采用线性趋势预测模型预测第19个月的销量数据，可以在单元格B19中输入公式（ ）。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/62fa6714af0347cc8d70fad0e513d30d.png
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。
在以时间为自变量的回归直线预测中，若资料中的时间序列为奇数，为使修正的时间自变量为零，则X的间隔期为1。（)
