为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：

现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。 计算每人每月销售额与利润率的相关系数为0．975，则说明每人每月销售额与利润率之间存在着（）。

现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。 用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（）。

(1)计算相关系数； (2)建立直线回归方程。

相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。（）

在多元线性回归中t检验和F检验是等价的。（）

在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（）

在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）。

某种产品的单位成本y(元/件)对产量x(千件)的回归方程为y=100-0．2x，其中“-0．2”的意义是（）。

如果相关系数r为正，说明（）。

在回归直线yc=a+bx，b

如果相关系数|r|=1，则表明两个变量之间存在着（）。

关于相关分析与回归分析的说法，正确的有（）。

5位同学统计学的学习时间与成绩分数如下表： 要求：(1)由此计算出学习时数与学习成绩之间的相关系数； (2)建立直线回归方程； (3)计算估计标准误差。

在时间数列的季节变动分析中常常要用季节指数法进行分析。表6—1中是某产品2009年～2012年期间的各季销售数据。 季节比率的分析方法，首先计算（）。

设已知某公司1996年至2004年的产品销售额资料如表6—4所示。 如果说根据上述资料宜拟合直线趋势方程，作长期趋势分析，这是由于（）。

某公司某年9月末有职工250人，10月份人数变动情况如下：10月4日新招聘12名大学生上岗，16日有4名老职工退休，21日有3名青年工人应征人伍，同日又有3名职工辞职离岗，29日招聘7名营销人员上岗。试计算该公司10月份的平均在岗人数。

加法模式是假定影响时间数列的四种变动因素是相互不独立的。（）

常用的长期趋势分析法有（）。

编制时间数列应遵循的原则有（）