根据调查对象范围变量的分类依据可将公共关系调查方法分为（）。
计算题： 根据某地区居民历年人均收入（元）与商品销售额（万元）资料计算的数据如下： https://assets.asklib.com/psource/201410151040434051.jpg 以人均收入为自变量，商品销售额为因变量，建立回归方程。
回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。
对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。
回归分析就是确定变量与变量之间的关系，大致分为两类是（）。
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
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：（）
经检验认为回归方程有意义，表明两变量间存在因果关系，对否？
根据资料搜集方式变量的分类依据可将公共关系调查方法分为（）。
根据研究假设重量变量中间的关系可将研究假设分为（）
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验。
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
如果两个变量之间存在负相关关系，下列回归方程中哪个肯定有误（）
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。
在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
根据相关关系中自变量的不同，相关回归分析预测法可以分为（）、（）、（）等几种主要类型。
按自变量和因变量之间是否存在线性关系，可将回归分析预测法分为（ ）。
一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ）。
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
计算出方程后，需要对回归关系进行检测，即判断两个变量之间是否确实存在直线关系。
计算题：根据某地区居民历年人均收入（元）与商品销售额（万元）资料计算的数据如下：以人均收入为自变量，商品销售额为因变量，建立回归方程。
虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。
（）进一步拓展了平衡表法，它在自变量和因变量相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并进一步预测
