经营分析与信息技术
单选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
题目
单选题
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
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相似问题和答案
第1题：
根据计算结果写出回归方程式，并指出回归系数正确的经济含义是（ ）。
正确答案：C
第2题：
某公司员工基本工资(Y)和年龄(X)之间的回归方程为：
回归系数正确的经济含义是()。
回归系数正确的经济含义是()。
A.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资减少0. 2538个单位
B.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资增加4. 2769个单位
C.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均减少0. 2538个单位
D.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均增加4. 2769个单位
B.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资增加4. 2769个单位
C.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均减少0. 2538个单位
D.回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均增加4. 2769个单位
答案：C
解析：
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：
某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ，根据已知样本，得到如下估计方程：
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
答案：D
解析：
判断系数显著性的方法， 应参考 t 显著性水平/2 （样本数量-自由度） ，t 统计值大于 t 显著性水平/2（样本数量-自由度）才能视为通过显著性检验。
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：
某商场的销售额和所需销售人员成正相关关系，X为销售额，Y为销售人员，据历史资料得到回归方程Y=a+bX。回归系数a=18，b=0.05。2002年商场有销售人员50名。若2003年商场计划实现销售额1200万元，则商场需新招聘销售人员（ ）人。
A、10
B、18
C、28
D、68
B、18
C、28
D、68
答案：C
解析：
根据一元回归分析法公式：Y=a+bX=18+0.05×1200=18+60=78（人），而原来有50名，则还需招聘28人（78-50=28），故选C。
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：
在直线回归分析中，得到回归系数为一0．30，经检验有统计学意义，说明
正确答案：C
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：
某县某服装店的销售额与该县服装社会零售额历史统计资料如下（单位：百万元） 
已知该县2000年服装社会需求额预测值为45百万元，试采用直线回归方程，预测该店2000年销售额，并估计置信度为95%的置信区间。
设回归直线方程为：Y=ａ＋bx
求参数得： ａ=0.024 b=0.029
令X=45
得2000年商店销售额 Y=4.16
回归标准误差为 S=0.05 t=1.96
置信区间为：4.16-0.05*1.96～4.16+0.05*1.96
略