回归直线法比高低点发和散布图法更为精确,但由于其历史数据的局限性, 容易受偶然因素的影响。 ( )

回归直线法是一种统计方法，通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合直线。这种方法比高低点法和散布图法更精确，因为它利用了所有数据点的信息，而不仅仅是最高和最低点。然而，回归直线法的精确度依赖于历史数据的质量和代表性，如果数据中存在异常值或偶然因素，这些因素可能会对回归直线的准确性产生影响。