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更多“某工业企业某种产品产量与单位成本资料如下： 年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 产”相关的问题
| 按单位产品成本分组 (元/件) | 企业数(个) | 各组产量占总产量 的比重(%) |
| 10-12 12-14 14-18 | 2 7 6 | 22 40 38 |
| 合计 | 15 | 100 |
试计算该产品的平均单位产品成本。
某工业企业生产甲、乙两种产品，基期和报告期的产量、单位产品成本和出厂价格资料如下：
| 产品 | 产量(件) | 单位成本(元/件) | 出厂价格(元/件) | |||
| 基期 | 报告期 | 基期 | 报告期 | 基期 | 报告期 | |
| 甲 乙 | 2000 5000 | 2200 6000 | 0.5 6.0 | 10.0 5.5 | 12.0 6.2 | 12.5 6.0 |
下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果，月租金为自变量，出租率为因变量： 回归统计： MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-0.5 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果，下列判断正确的是（ ）。 A.出租率与月租金价格之间的线性关系为：
=49.1377+0.2492x B.回归系数
=0.2492，表示：月出租率增加1%，月租金平均增加0.2492% C.
=63.22%，表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%，回归方程的拟合程度一般 D.估计标准误差Se=2.6858，表示，当用月租金来预测出租率时，平均的预测误差为2.6858%，表明预测误差不大 E.方差分析中SignificanceF=2.798E-0.5 F.回归系数检验的P-Value=0.0000
A、必须是全面资料
B、必须是非全面资料
C、既可以是全面资料，也可以是非全面资料
D、个体指数可以用全面调查资料 ，权数一定用非全面资料
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