一元线性回归的基本步骤有哪些()。①绘制散点图②观察自变量与因变量之间的相互关系③对预测模型进行检验计算与确定置信区间④利用回归模型进行预测,分析评价预测值⑤估计参数,建立一元线性回归预测模型
A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
第1题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
第5题
A.回归平方和SSR=81
B.判定系数R2为0.81
C.样本相关系数R为0.9
D.样本相关系数R为0.9或-0.9
第6题
A.x与y线性关系显著
B.x与y线性关系不显著
C.x与y线性关系是否显著无法判断
D.以上说法都不对
第7题
析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析:按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。()
此题为判断题(对,错)。
第8题
A.一元、多元回归分析,可直线化的曲线回归分析等
B.生存分析中的回归分析方法
C.时间序列分析
D.多元逐步Logistic回归分析
第9题
假设你有一个非常大的训练集合,如下机器学习算法中,你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的()。
A.逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)
B.线性回归及批量梯度下降(BGD)
C.神经网络及批量梯度下降(BGD)
D.针对单条样本进行训练的在线学习
第11题
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值