多元回归分析预测与一元线性回归预测的相同点是（）。

在实际使用中，多因子相关回归预测法的考虑方面越多，即相关因子越多，预测结果越好。（）

在实际使用中，多因子相关回归预测法的考虑方面越多，即相关因子越多，预测结果越好。（）

非线性回归有称（），是指用于市场预测的回归方程是（）的。

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（）

相关回归分析市场预测法的应用条件不包括（）。

在人力资源需求预测中（）方法的关键是找出人力资源需求高度相关的变量。

预测模型中一元线型回归法的方程Y=A+B*X，其中A是（）.

回归预测是经常使用的一种（）预测方法，是研究变量之间相关关系的数理统计分析方法。

对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。

线性回归预测是假设今后的发展趋势与过去的发展趋势相一致，利用线性回归方程对未来发展状况进行预测。（）

回归预测法主要是运用数学中的回归原理对人力资源需求进行预测，通过建立人力资源需求量与其影响因素之间的函数关系，从影响因素的变化推知人力资源需求量的变化。最简单的回归分析方法是单因素回归方程，即人力资源需求数量仅仅随着一个变量发生变化。例如，一所学校中所需的教师人数随着学生人数变化，随着近年来该学校的不断扩招，对教师人数的需求也在逐年增加。 下表中反映了该学校近年来的学生人数和教师人数的变化，假如2001年该学校的学生人数为1200人，需要新增教师多少人？ 某学校学生人数与老师人数变化表 年份学生人数（X）教师人数（X） 199138032 199245039 199352046 199458052 199565059 199672066 199780074 199889083 199998092 20001100104 20011200？