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【简答题】
【名词解释】多元线性回归预测模型
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线性回归
预测模型
多元线性回归
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【单选题】多元线性回归和逻辑回归的Method都是五项。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )
A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
查看完整题目与答案
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
查看完整题目与答案
【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )
A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
查看完整题目与答案
【简答题】()就是一元线性回归。
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【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。
A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
查看完整题目与答案
【简答题】多元线性回归
查看完整题目与答案
【判断题】预测模型的参数模型包括:微分方程、差分方程、脉冲响应、阶跃响应。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的?
A.
系数
B.
自变量
C.
因变量
D.
误差
查看完整题目与答案
【单选题】多元线性回归可能存在的问题是?
A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
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A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
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C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
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【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )
A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
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A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
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A.
正确
B.
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A.
系数
B.
自变量
C.
因变量
D.
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A.
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B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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