在完成了构造与评价一个回归模型后,我们可以()。A、估计未来所需样本的容量B、计算相关系数和判定系数C、以给定的因变量的值估计自变量的值D、以给定的自变量的值估计因变量的值

在完成了构造与评价一个回归模型后,我们可以()。

  • A、估计未来所需样本的容量
  • B、计算相关系数和判定系数
  • C、以给定的因变量的值估计自变量的值
  • D、以给定的自变量的值估计因变量的值

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回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归A.1B.2C.2和3D.2,3和4

训练完SVM模型后,不是支持向量的那些样本我们可以丢掉,也可以继续分类()A.正确B.错误

如果回归模型中存在多重共线性,则() A、整个回归模型的线性关系不显著B、肯定有一个回归模型通不过显著性检验C、肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反D、可能导致某些回归系数通不过显著性检验

评价回归模型的特性,主要从如下几个方面入手()A.经济理论评价B.统计上的显著性C.回归模型的拟合优度D.回归模型是否满足经典假定E.模型的预测精度

关于多元线性回归模型的说法,正确的是( )。A.如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B.如果模型的R2很低,我们可以认为此模型的质量较差C.如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D.如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量

设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为( )。

非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为( )。?Ⅰ.非标准线性回归模型?Ⅱ.可线性化的非线性回归模型?Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型?Ⅳ.非回归模型A.Ⅰ、ⅡB.Ⅱ、ⅢC.Ⅰ、Ⅱ、ⅢD.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时,常用的拟合模型有()。A、一元多项式回归模型B、-元线性回归模型C、双曲线回归模型D、对数曲线模型E、修正指数曲线模型

在结构模型试验中,模型的支承和约束条件可以由与原型结构构造()条件来满足与保证。

()是在一个已定义的模型元素的基础上构造的一种新的模型元素。A、对象B、类C、节点D、构造型

实际中,许多滞后模型都可以转化为自回归模型,自回归模型是经济生活中更常见的模型。

多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?

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如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况?

下列属于回归模型特性的是()。A、一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程B、判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越小C、在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可D、在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是等价的

以下关于统计分析的说法,错误的是()A、回归模型的设定必须满足一定的假定条件B、在回归模型满足经典假设时,用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的C、应该用回归模型,可以进行预测D、如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时,不可以用该模型进行预测。

如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。

在螺旋度与暴雨落区中, P坐标系的高空垂直螺旋度与低空垂直螺旋度的不同点是()。 A、同属一种暴雨天气学模型, 但一个构造了高空模型, 一个构造了低空模型B、都是暴雨数值模式的一部分, 只是预报层次不同C、都是相对涡度与垂直速度乘积的垂直积分, 但约束条件与积分方向不同D、都构造了大气的辐合上升运动, 但一个在高空, 一个在低空

回归分析模型可以是()A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、系统聚类分析D、一元回归模型,多元回归模型

在人力资源预测中,最常用的模型是()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

瀑布过程模型的基本思路是,依据前一个版本的结果构造新的版本,这个不断重复迭代的过程形成了一个螺旋上升的路径。

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