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一元线性回归方法的原理可以解释为寻找一条直线以最小的误差来拟合数据。
选项:
A:正确
B:错误
可以解
最小
拟合
发布时间:
2024-03-28 10:32:33
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1.
一元线性回归方法的原理可以解释为寻找一条直线以最小的误差来拟合数据。选项: A:正确; B:错误
2.
对于一元线性回归模型,用最小二乘法拟合的直线来代表x与y之间的关系与实际数据的误差比其它任何直线都小。选项: A:正确; B:错误
3.
一元线性回归是通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。它假设这个关系是线性的,并通过最小化预测值和实际值之间的误差来确定最优的拟合直线。 ( )选项: A:对 B:错
4.
对于一元线性回归模型,用最小二乘法拟合的直线来代表x与y之间的关系与实际数据的误差比其它任何直线都小。选项: A:对 B:错
5.
回归方法包括线性回归和非线性回归,将样本放到散点空间图上看,其原理是用( )去拟合样本点/数据点。 选项: A:一条直线 ; B:一条曲线 ; C:圆柱体 ; D:球形空间
6.
单选]关于一元线性回归模型的说法错误的是() 选项: A:根据自变量的多少,回归模型可以分为-元回归模型和多元回归模型 B:根据是否是线性,回归模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型 C:回归模型可以用描述因变量Y如何依赖自变量x和误差项e的方程来表示 D:一元线性回归方程的图示是一条直线,Bo是回归直线的斜率,B1,是回归直线的截距
7.
当数据呈现非线性关系时,适合选用哪种回归模型来拟合数据() 选项:A:一元一次直线回归B:岭回归C:LASSO回归D:多项式回归
8.
在线性回归中,一般通过找到什么来拟合最优的直线? 选项: A:最大化斜率 B:最小化截距 C:最小化平均绝对值误差 D:最小化平均平方误差
9.
在一元线性回归中,判定系数R²反映直线的拟合程度
10.
一元线性回归分析的基本流程包括:一元线性回归模型数据的选取、通过最小二乘法估计线性回归模型中系数b的适宜参数、回归系数的____、模型拟合优度的评价和利用回归模型实现数据的预测。
11.
线性回归分析的目的是找出一条最佳的直线,使它与各点的误差之和为最小。( )A.正确B.错误
12.
以下关于回归分析的问题说法错误的是( )。选项: A: 回归分析就是找出变量之间的数学表达式; B:一元线性回归问题处理的是两个变量之间的关系; C:一元线性回归问题是直线拟合问题; D:一元线性回归问题是曲线拟合问题
13.
在一元线性回归分析中,内建函数Intercept()和Slope()分别用于拟合的线性回归直线的( )。选项: A:截距和斜率 B:斜率和截距 C:截距和回归系数 D:截距和均方误差
14.
最小二乘拟合是通过使各实验(或观测)数据与拟合曲线的偏差的平方和最小,来寻找实验数据的最佳函数匹配的方法。选项: A:正确; B:错误
15.
一元回归模型的判定系数 R 2 表明了回归直线对观测数据的拟合程度。( )
16.
以下哪些属于线性回归方法 选项: A:线性回归(一元直线回归) B:岭回归 C:套索回归 D:逻辑回归
17.
线性回归算法的主要特点是( ) 选项: A、可以拟合自变量和因变量间相互依赖的线性关系 B、可以寻找分类对象(数据)的最佳聚类 C、可以很好地拟合非线性数据 D、可以拟合自变量和因变量的非线性关系
18.
线性回归算法的主要特点是( ) 选项: A、可以拟合自变量和因变量间相互依赖的线性关系 B、可以寻找分类对象(数据)的最佳聚类 C、可以很好地拟合非线性数据 D、可以拟合自变量和因变量的非线性关系
19.
一元回归模型的判定系数R 2表明了回归直线对观测数据的拟合程度。( )对外经济贸易大学2015研] 选项: A:正确 B:错误
20.
一元回归模型的判定系数R2表明了回归直线对观测数据的拟合程度。( ) 选项:A、对 B、错
21.
在一元线性回归分析中()。 选项:A.回归方程是根据最小二乘法确定的B.判定系数r2测度了回归直线的拟合程度C.估计标准误差Sy测度了实际观测点在直线周围的散布程度D.线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著E.回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著
22.
在一元线性回归分析中()。 选项:A.回归方程是根据最小二乘法确定的B.判定系数测度了回归直线的拟合程度C.估计标准误差测度了实际观测点在直线周围的散布程度D.线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著E.回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著
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