在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着A．给定解释变量的值，因变量的值为0.6B．给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%C．该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1D．给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%
在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着
A．给定解释变量的值，因变量的值为0.6
B．给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%
C．该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1
D．给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%
参考答案和解析
给定解释变量的值，因变量等于 1 的概率为 60%
相关考题：
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论 值的离差和最小B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
下列关于一元线性回归方程说法正确的是( )。A．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型B．x为因变量，Y为自变量C．可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知常数D．回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量E．根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值
在均衡分析方法中的边际分析方法中，即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度，那么边际值为正说明（）。A.因变量随自变量的增加而增加B.因变量随自变量的增加而减少C.因变量为极大D.因变量为极小
在一元线性回妇模型中，回归系数β1的实际意义是（ ）。A.当自变量X=0时，因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量C.当自变量X=0时，自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量
对于回归方程下列说法中正确的是( )。A．只能由自变量x去预测因变量yB．只能由因变量y去预测自变量xC．既可以由自变量x去预测因变量y，也可以由变量因y去预测自变量xD．能否相互预测，取决于自变量x和变量因y之间的因果关系
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使( )。A．实际Y值与理论Y值的离差和最小B．实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。A.使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C.使得观测值与估计值之间的乘积最小D.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
回归分析预测法是指在分析市场现象的（）之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
在均衡分析方法中的边际分析方法中，即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度，那么边际值为正说明（）。A、因变量随自变量的增加而增加B、因变量随自变量的增加而减少C、因变量为极大D、因变量为极小
采用最小平方法拟合的回归方程，要求满足的条件是（）。A、因变量实际值与其估计值的离差总和为0B、因变量实际值与其平均值的离差总和为0C、因变量实际值与其估计值的离差平方和最小D、因变量实际值与其平均值的离差平方和最小
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，将回归方程作为预测模型，根据（）在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的（），将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化，预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值
单选题在一元线性回归模型中，回归系数β1的实际意义是( )。A当自变量X=0时，因变量y的期望值B当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量C当自变量X=0时，自变量X的期望值D当因变量y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量
单选题在一元线性回归模型中，e表示（）。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量