多选题常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有()A伽玛回归B泊松回归CLogistic回归DProbit回归

多选题
常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有()
A

伽玛回归

B

泊松回归

C

Logistic回归

D

Probit回归


参考解析

解析: 暂无解析

相关考题:

对X、Y两个变量作线性回归分析的条件之一是A、仅要求X、Y两个变量为定量变量即可B、仅要求X变量服从正态分布即可C、仅要求Y变量服从正态分布即可D、要求X、Y均服从正态分布E、Y可以是分类变量

根据回归方程y=a+bx( )。A.只能由变量x去预测变量yB.只能由变量y去预测变量xC.可以由变量x去预测变量y,也可以由变量y去预测变量xD.能否相互预测,取决于变量x和变量y之间的因果关系

在线性回归预测方法中,F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。() 此题为判断题(对,错)。

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A、回归方程的误差越小B、回归方程的预测效果越好C、回归直线的斜率越大D、X、Y间的相关性越密切E、越有理由认为X、Y间有因果关系

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

下列市场预测方法中,以时间为自变量、以预测对象为因变量的预测方法有( )。A.回归分析法B.弹性系数法C.指数平滑法D.消费系数法E.季节波动模型

下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

将回归预测分为一元回归预测和多元回归预测,其标准为()A因变量的个数B自变量的个数C协变量的个数D线性关系

常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有()A、伽玛回归B、泊松回归C、Logistic回归D、Probit回归

如果自变量有连续型变量,则适用的分类预测方法有()A、逻辑回归B、神经网络C、SVM算法D、C4.5算法

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,根据自变量在预测期的数量变化,预测()在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值

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

在线性回归预测方法中,F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。

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

回归预测法是以变量之间的回归关系进行预测的一种市场预测方法。

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

两分类Logistic回归模型的一般定义中,因变量(Y)是0~1变量。

多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于()。A、预测自变量B、预测因变量Y取某个值的概率πC、预测风险函数hD、筛选影响因素(自变量)

预测模型中一元线型回归法的方程Y=A+B*X,其中A是().A、回归方程的系数B、预测时期自变量的值C、预测年份D、相应的预测值

直线回归分析中,应变量y又称为()A、自变量B、独立变量C、解释变量D、结果变量E、预测变量

以下对回归模型式y=a+bx的表述准确的是()A、y表示预测值B、a表示回归常数C、b表示回归系数D、x表示自变量

进行定量预测的一元线性回归分析的数学模型为Y=a+bx,式中Y和X分别代表()。A、因变量和自变量B、自变量和常数C、自变量和因变量D、常数和因变量

多选题下列市场预测方法中,以时间为自变量、以预测对象为因变量的预测方法有()。A回归分析法B弹性系数法C指数平滑法D消费系数法E季节波动模型

单选题直线回归分析中,应变量Y又称为(  )。A解释变量B结果变量C独立变量D自变量E预测变量

判断题在线性回归预测方法中,F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。A对B错

单选题进行定量预测的一元线性回归分析的数学模型为Y=a+bx,式中Y和X分别代表()。A因变量和自变量B自变量和常数C自变量和因变量D常数和因变量

多选题如果自变量有连续型变量,则适用的分类预测方法有()A逻辑回归B神经网络CSVM算法DC4.5算法