利用回归方程，预测期内自变量已知时，对因变量进行的估计和预测通常分为（ ）。

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行预测的基本面分析方法是（ ）。 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。 回归分析预测法，是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()，并将回归方程作为预测模型。 一元线性回归方程可以应用于：描述两指标变量之间的数量依存关系;利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计;利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标r统计控制的目标。(　　) 一元线性回归方程可主要应用于()。 I.对回归方程的各参数进行显著性检验 II.描述两个指标变量之间的数量依存关系 Ⅲ.利用回归方程进行预测 IV.利用回归方程进行统计控制   已知某一直线回归方程的判定系数为 0.81，则自变量与因变量之间的相关系数为（） 已知某一直线回归方程的判定系数为 0.81，则自变量与因变量之间的相关系数为 在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（　　）。 在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（） 在对一元线性回归方程进行显著性检验时，如果（），则拒绝原假设，认为自变量x对因变量y有显著影响。 回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立数学模型，根据自变量的变化对因变量进行预测。 检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（） 检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是（） 一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值（） 在一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变动值（） 在线性回归方程中: 回归系数只能取正值|回归系数可以取正值，也可以取负值|必须确定自变量和因变量|要求两个变量都是随机变量|要求因变量是随机的，而自变量是给定的数值 利用回归方程来预测分为（） 回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法 多元线性回归分析的目的是从组成回归方程的所有自变量中选择哪种自变量?() 在使用相关回归市场预测法时，自变量与因变量间必须是