为了保证预测精度不下降，在使用回归模型进行预测时，所给定的自变量值一般（ ）
在简单线性回归方程的估算中，衡量其估算结果的一个重要标准是（）
所估算回归方程的误差越小，估算的效果会（ ）
某种外贸商品的售价X和产量Y之间的有关数据如下表：要求：（1）建立回归方程式；（保留小数点后四位）
（2）计算当售价为8美元时，产量为多少万台。（保留小数点后四位）
对于二元回归模型中的未知参数的值（ ）
所谓二元回归模型，是指（）
回归方程效果测定指数R的平方，下面表达式正确的是（）
相关系数的值越接近0，则回归的效果（ ）
利用下面表格里的回归效果，选择能够利用的数据，计算出总离差TSS、残差平方和RSS，以及R2值。(保留两位小数)
回归方程的总离差等于回归平方和加上（）
估算回归方程参数最基本的方法是（）
某种商品的价格X和供给量Y之间的有关数据如下表：根据以上数据，求回归平方和ESS与测定指数R2的值。（结果保留两位小数）
利用下面表格里回归效果，选择能够利用的数据，计算出总离差TSS、残差平方和RSS，以及R2值。(保留两位小数)
为了评价回归方程的效果，一般应计算的统计指标是（ ）
当时间序列逐期增长的绝对量并不为一常量，但其逐期增长绝对量之差近似为一常量时，我们应选择（）来模拟时间序列的变动趋势
时间序列可能逐期按一种近似不变的比率增加，即它的环比增长率近似于一个常量，在这种情况下我们应选择以下哪类方程来模拟时间序列的趋势?（）
时间系列预测的一个主要缺陷是：由于它是将过去的趋势延伸到未来，因此这种方法无法预测时间系列的（ ）
