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要建立一个多元线性回归模型,谈谈你的建模思路。
谈谈
线性
建模
发布时间:
2024-05-11 10:34:19
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相关试题
1.
一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于是否只有一个自变量。
2.
多元线性回归模型
3.
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?
4.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:常用R方描述模型的拟合程度 B:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法 C:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模基 D:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量
5.
线性回归模型的建模实施步骤可以包括()。 选项: A:变量间相关性分析 B:确定自变量和因变量 C:建立回归分析模型 D:模型检验
6.
什么是多元线性回归模型
7.
【简答题】多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?
8.
考虑如下模型它表示一个线性回归模型吗?若否,你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型?你如 选项:A、考虑如下模型 B、
C、它表示一个线性回归模型吗?若否,你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型?你如何解释由此得到的模型?在什么情况下,这种模型比较合适?
9.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评的值据 B:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模型 C:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量 D:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
10.
多元线性回归模型的“线性”是指对( )而言是线性的。
11.
多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 选项: A、解释变量的个数不同 B、模型的经典假设不同 C、模型的经典假设相同 D、多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
12.
多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 A: 解释变量的个数不同 B: 模型的经典假设不同 C: 模型的经典假设相同 D: 多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
13.
“分析工具库”中的“回归”可以适用的模型是( )。 选项: A、多元线性回归模型 B、二元非线性回归模型 C、一元非线性回归模型 D、对数模型
14.
MLR多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的解释变量有多个。 选项: A:对 B:错
15.
在数据建模时,对线性回归模型描述正确的是: 选项: A、只要有数据的题目,就做线性回归 B、先画个散点图,通过观测,散点分布有线性特征,再进行线性回归建模 C、先计算下线性相关系数,通过相关系数,数据之间存在较强线性性时,再进行线性回归建模 D、数据类建模问题中,一般首先考虑是否能进行线性回归建模,当线性回归确实不合适时,再考虑非线性回归建模或其它建模方法
16.
在基于数据进行建模时,对线性回归模型描述正确的是: 选项: A:只要有数据的题目,就一定可进行线性回归建模; B:为了初步估计可能的模型形式,经常可以先绘制散点图,并观测散点分布是否有线性特征,再确定能否进行线性回归建模; C:先计算下线性相关系数,通过相关系数,数据之间存在较强线性性时,再进行线性回归建模; D:数据类建模问题中,一般首先考虑是否能进行线性回归建模,当线性回归确实不合适时,再考虑非线性回归建模或其它建模方法
17.
一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个选项: A:因变量; B:自变量; C:相关系数; D:判定系数
18.
建立线性回归模型的步骤包括( )。 选项: A、建立回归模型 B、求回归系数 C、验证回归模型 D、验证模型准确率
19.
如果多元线性回归模型中的自变量存在极强的线性关系,则此回归模型极大可能存在
20.
在多元线性回归模型中,“线性”意味着回归方程关于参数是线性的。 选项: A:正确; B:错误
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