下面的各问题中,哪一个不是回归分析要解决的问题()
A.判断变量之间是否存在关系
B.判断一个变量的数值的变化对另一个变量的影响
C.描述变量之间关系的强度
D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系
A.判断变量之间是否存在关系
B.判断一个变量的数值的变化对另一个变量的影响
C.描述变量之间关系的强度
D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系
下面哪一个不是回归分析要解决的问题()。
A.从一组样本数据出发,确定变量之间的数学关系式
B.对数学关系式的可信程度进行各种统计检验,并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响是显著的,哪些是不显著的
C.利用所求的关系式,根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值
D.度量两个变量之间的关系强度
A.如果R-Squared增加,则这个特征有意义
B.如果R-Squared减小,则这个特征没有意义
C.仅看R-Squared单一变量,无法确定这个特征是否有意义。
D.以上说法都不对
A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下,很难准确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
A.I和III
B.II, III, 和IV
C.I, II, III,和IV
D.I, III, 和IV
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归
A.做散布图时,要注意对数据进行正确的分层,否则可能作出错误的判断
B.如果两个变量间存在相关关系,那么,这两个变量就一定是因果关系
C.如果两个变量之间的相关系数为零,则表示这两个变量不相关
D.反映一个数列的各个数值出现的频数演变情况,以便形象地表示被观察数值的特征和分布状态
A.可以根据输出结果中的p值判断两个变量之间的相关关系是否显著
B.输出结果中两个变量间的相关系数的取值范围是0到1,数值越小,两者相关关系越强
C.可以根据输出结果中两个变量之间的相关系数判断两者的相关性
D.输出结果中的值越大,表明对应的两个变量之间的相关系越显著
E.输出结果中两个变星间的相关系数的取值范用是到1,数值越大两者相关系越盟
A.若单元格中的期望频数小于5,需要合并相邻单元格
B.若单元格中的观测频数小于5,需要合并相邻单元格
C.一般要求样本量大于50独立性检验用于判断两个分类变量之间是否相互关联
D.一致性检验用于检验不能类别的目标变量之间是否存在显著性差异