线性回归预测法中，相关系数接近于0表示相关程度很高。（)

相关系数是表示两变量相关程度的一个量，若r=-0﹒95，说明两变量没有关系。（)

现象之间的相关密切程度愈高，则相关系数愈接近于（)。

线性回归不是用来预测数据的方法。（)

在城市化预测方法的时间趋势外推法中，根据实际增长曲线的不同，所采用的回归公式有线性回归法、指数回归法、对数回归法和生长曲线法等，其回归公式Y=a＋blgt表示（)。

如果皮尔逊相关系数为0，表示两个变量间不存在任何相关关系。（)

在多元线性回归模型中，误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示（）

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末来发展状况进行预测。（)

线性回归包括一元线性回归、多元线性回归和分段回归。（)

使用回归预测法的关键是要找出那些与人力资源需求高度相关的变量，这样建立起来的回归方程预测效果才会比较好。（)

选择预测模型，如果数据样本呈现某种曲线趋势，就应选用相应的一元线性回归预测模型。（)