经营分析与信息技术
单选题某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）A 在本例中，平均每月广告支出为$800，000。B 当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。C 一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。D 由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。
题目
单选题
某部门运用回归分析法，根据每月广告支出来预测每月产品销售额（均用百万美元作单位）。结果表明该自变量的回归系数等于0．8。该系数说明：（）
A
在本例中，平均每月广告支出为$800，000。
B
当每月广告支出处于平均水平时，产品销售额将是$800，000。
C
一般而言，每增加$1广告支出，销售额就会增加$0.8。
D
由于回归系数太小，因此广告支出不是销售额的预测因子。
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相似问题和答案
第1题：
下列有关回归系数的叙述,正确的是()。
A、回归系数越大，两变量的关系越密切
B、回归系数不能反映两变量间的关系密切与否
C、回归系数越小，两变量的关系越密切
D、回归系数越大，两变量的关系越不密切
参考答案：A
第2题：
根据回归方程所涉及的（ ），可以将回归分析法划分为一元回归分析法和多元回归分析法两种。
A.影响因素
B.非变量数量
C.预测准确度
D.自变量数量
B.非变量数量
C.预测准确度
D.自变量数量
答案：D
解析：
根据回归方程所涉及的自变量数量，可以将回归分析法划分为一元回归分析法和多元回归分析法两种。
第3题：
某商品流通企业在经营中发现，钢材的销售额 (万元)与机械工业产值(亿元)有密切关系。根据近15年的统计资料，得出回归系数a=3279， b=5.5，预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，用一元线性回归分析法预测，下一年的钢材销售额为( )万元。
A．9289
B．14180
C．16816
D．22529
正确答案：D
解析：本题考核一元线性回归分析法。根据回归系数a=3279、b=5.5，可列回归方程y= 3279+5.5x。已知预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，所以可得下一年的钢材销售额为y=3279+5.5×3500=22529万元。
解析：本题考核一元线性回归分析法。根据回归系数a=3279、b=5.5，可列回归方程y= 3279+5.5x。已知预计下一年的机械工业总产值为3500亿元，所以可得下一年的钢材销售额为y=3279+5.5×3500=22529万元。
第4题：
下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（ ）。
A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
答案：D
解析：
根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型。
第5题：
某部门应用的回归模型用每月广告费用来预测每月产品销售额（广告费用和销售额均以百万元为单位）。结果显示，自变量的回归系数等于0.8，这表明：
A.样本中平均每月广告费用为80万美元。
B.当每月广告费用在平均水平时，产品销售额为80万美元。
C.平均情况是：每增加1个美元广告费，就会增加0.8美元的销售额。
D.无法通过广告很好的预测销售额，因为回归系数太小了。
B.当每月广告费用在平均水平时，产品销售额为80万美元。
C.平均情况是：每增加1个美元广告费，就会增加0.8美元的销售额。
D.无法通过广告很好的预测销售额，因为回归系数太小了。
答案：C
解析：
A不正确，回归系数只能告诉你变量的平均值。B不正确，要预测某个销售值，应将自变量的数值乘以回归系数再加上截距。C正确，回归系数代表自变量变化一个单位时因变量的变化大小。D不正确，系数的大小与变量的重要性没有必然的联系。
第6题：
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
量之间的回归方程，并将回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。
量之间的回归方程，并将回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。
A 、 因果性原理
B 、 惯性原理
C 、 概率原理
D 、 类推原理
B 、 惯性原理
C 、 概率原理
D 、 类推原理
答案：A
解析：
回归分析法是依据预测的因果性原理，通过建立变量之间的回归方程来进行预测。
第7题：
某公司使用线性回归法分析投入与产出的关系，回归结果表明回归系数是0.85，该系数说明：
A.每月产出/投入比值为0.85
B.每月投入/产出比值为0.85
C.投入每增加1，产出就会增加0.85
D.投入每增加0.85，产出就会增加1
B.每月投入/产出比值为0.85
C.投入每增加1，产出就会增加0.85
D.投入每增加0.85，产出就会增加1
答案：C
解析：
在回归方程y=a+bx中，斜率称为回归系数，表示自变量x每变动1个单位，因变量y将变动b个单位。
第8题：
某企业采用一元回归分析法对其人力资源需求进行预测，根据以往6年的销售额(万元)与销售人员数(人)的数据建立了回归模型，回归系数a=17，b=0.03，预计企业销售额在下一年将达到l000万元，则该企业下一年需要销售人员是（ ）人。
A．15
B．20
C．35
D．47
正确答案：D
第9题：
一个部门使用回归方法，根据月广告费用支出来预测月产品销售(两者的单位都是百万美元)。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值表明：( )
A.样本中，平均每月的广告费支出是800000美元
B.当每月广告费支出处于平均值时，产品销售为800000美元
C.平均来看，每美元额外的广告费用可以能够导致销售增加0.80美元
D.广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
B.当每月广告费支出处于平均值时，产品销售为800000美元
C.平均来看，每美元额外的广告费用可以能够导致销售增加0.80美元
D.广告不是销售的一个好的预测指标，因为系数太小了
答案：C
解析：
A.不正确，因为回归系数与变量的平均值不相关。B.不正确，因为如果要求预测一个特定的销售值，自变量的值需要乘以系数，然后乘积与y轴上的截距相加。C.正确。回归系数代表了相对于每单位自变量的变化，因变量的变化情况。因此，它是回归直线的斜率。D.不正确，因为系数的绝对值与变量的重要性没有必然联系。
第10题：
某部门应用回归分析用月广告支出来预测月产品销售额（均以百万元为单位）。结果得到的回归系数为0.8，试问该系数值的含义是什么？（）
- A、所抽样本的月广告支出为80万美元
- B、月广告支出为平均值时，月产品销售额为80万美元
- C、平均来说，每增加一美元广告费用，销售额的增加为0.8美元
- D、因为系数小，广告费用不是销售额良好预测指标
正确答案:C