用来拟合s形曲线的两个常用预测模型为龚珀兹模型和逻辑斯蒂模型。当时间序列取对数后的一阶差分的环比近似为一常数时，使用前者进行模拟;当时间序列取倒数后的一阶差分的环比近似为一常数时，使用后者进行模拟。（)

A.直线方程法

B.二次曲线法

C.修正指数曲线法

D.龚珀资曲线法

长趋势．

记Logistic增长曲线模型为，记Gompertz增长曲线模型为，这两个模型中L的经济学意义都是销售量的上限．下表中给出的是某地区高压锅的销售量(单位：万台)，为给出此两模型的拟合结果，请考虑如下的问题：

合销售量的增长趋势。

记logistie增长曲线模型为记Gonpertz增长曲线模型为这两个模型中L的经济学意义都是销售量的上限表4中给出的是某地区高压锅的销售量(单位:万台).为给出此两模型的拟合结果，请考虑如下的问题：

(1)logistie增长曲线模型是一个可线性化模型吗.如果给定L=3000,是否是一个可线性化模型,如果是,试用线性化模型给出参数a和k的估计值。

(2)利用(1)所得到的a和k的估计值和L=3000作为logistie模型的拟合初值,对logistie模型作非线性回归。

(3)取初值,拟合Compertz模型.并与logistic模型的结果进行比较。

A.指数外延预测模型

B.皮尔生长曲线预测模型

C.龚柏兹预测模型

D.经验公式法

A.指数外延预测模型

B.皮尔生长曲线预测模型

C.龚柏兹预测模型

D.经验公式法

得出“十一五”期间这两大件商品总需求量的预测值。

年份	助动车销量(万辆)	冰箱销售量(万台)
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008	1.4338 1.4799 0.9206 1.2522 1.5923 1.9496 2.0652 1.9814 2.0664 2.6640 3.0810 4.0506 4.4130 5.1880 7.6100	1.098 0.075 0.073 1.987 2.500 3.444 3.917 4.504 5.637 5.722 7.646 10.183 12.418 17.980 22.757

某新产品16个月的销售量数据如下表所示：

月份	1　　　2　　　3　　　4　　　5　　　6　　　7　　　8
销售量(万件)	0.75　0.50　　0.60　0． 80　1.02　1.50　2.05　2.38
月份	9　　　10　　11　　12　　　13　　　14　　　15　　16
销售量(Zf件)	2.65　2.75　　2.84　4.90　　2.95　2.84　　2.90　　2.80

试用龚珀兹曲线模型预测第17个月的销售量。

可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: （）

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

A.一阶差分

B.二阶差分

C.三阶差分

D.一阶差分的对数