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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

一般情况下,使用估计的回归方程之前,需要对模型进行的检验有()

A.分析回归系数的经济含义是否合理

B.分析变量之间有关的方向

C.分析估计的模型对数据的拟合效果如何

D.分析变量之间相关的程度

E.对模型进行假设检验

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第1题
使用估计的回归方程之前,需要对模型进行的检验有()。 (本题

A.对模型进行假设检验

B.分析变量之间相关的方向

C.分析变量之间相关的程度

D.分析估计的模型对数据的拟合效果如何

E.分析回归系数的经济含义是否合理

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第2题
在选定Y 为响应变量后 选定了X1 X2 X3 为自变量 并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB()
A.3 个自变量回归系数检验中,应该至少有1 个以上的回归系数的检验结果是显著的(即至少有1 个以上的回归系数检验的 P-Value 小于0.05),不可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况B.有可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况,这说明数据本身有较多异常值,此时的结果已无意义,要对数据重新审核再来进行回归分析C.有可能出现3 个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05 的情况,这说明这3 个自变量间可能有相关关系,这种情况很正常D.NOVA 表中的P-VALUE=0.0021 说明整个回归模型效果不显著,回归根本无意义
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第3题
Logistic回归模型中的Score检验结果能判断()。

A.将自变量纳入Logistic模型并进行回归是否有意 义

B.自变量间是否存在高度相关性

C.使用哪种方法估计Logistic模型的参数

D.Logitc模型中的某个自变量的回归系数是否显著

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第4题
某企业资料如下:(1)定量判断产量与单位产品成本间的相关系数;(2)用最小二乘法建立线性回归方程

某企业资料如下:

某企业资料如下:(1)定量判断产量与单位产品成本间的相关系数;(2)用最小二乘法建立线性回归方程某企

(1)定量判断产量与单位产品成本间的相关系数;

(2)用最小二乘法建立线性回归方程,并说明回归系数的经济含义;

(3)计算估计标准误差(以上问题均保留四位小数)。

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第5题
对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验?
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第6题
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种办法:一种是对各因子的代码值(Coded Units)建立回归方程;另一种是直接对各因子的原始值(Uncoded Units)建立回归方程。在判断各因子或交互效应是否影响显著时,要进行 对各因子回归系数的显著性检验时,可以使用这两种方程中的哪一种()

A.两种方程检验效果一样,用哪种都可以

B.只有用代码值回归方程才准确;用代码值(Coded Units)回归方程有时判断不准确

C.根本用不着回归方程,ANOVA表中结果信息已经足够进行判断

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第7题
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法:一是对各因子的代码值(CodeUnits)建立回归方程;二是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时,要进行对各因子回归系数的显著性检验,可以使用这两种方法中的哪一种()

A.两种方程检验效果都一样,用哪种都可以

B.只有用代码值建立的回归方程才准确;用代码值(CodeUnits)建立的回归方程有时判断不一定准确

C.根本用不着回归方程,ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性

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第8题
对于多元线性回归模型,为什么在进展了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进展是否为0的t检验?
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第9题
8个企业的可比产品成本降低率和销售利润的资料如表5-1所示: 表5-1 某8个企业可比产品

8个企业的可比产品成本降低率和销售利润的资料如表5-1所示:

表5-1

某8个企业可比产品成本降低率、销售利润数据表

企业编号

1

2

3

4

5

6

7

8

可比产品成本降低率(%)

2.1

2

3

3.2

4.5

4.3

5

3.9

销售利润(万元)

4.1

4.5

8.1

10.5

25.4

25

35

23.4

要求:

1. 求出相关系数 r, 并进行显著性检验 (假设在 5% 的显著水平下 ) ;

1. 根据以上数据计算直线回归方程;

3. 说明回归系数 b 的经济意义;

4. 当可比产品的降低率为 6% 时,估计的销售利润是多少?

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第10题
某互联网金融企业希望建立一套小额借贷违约风险识别模型,即识别出哪些贷款可能违约,目前其拥有的历史贷款数据70万条,变量分别为年龄(数值)、职业(分类)、月收入(数值)、是否有房(分类)、贷款利率(数值)、月还款(数值)、历史累计贷款(数值)、历史累计违约次数(数值)、是否违约(分类),其中变量“是否违约”表示这笔贷款最终是否发生违约,是分类变量。那么下列说法错误的是()

A.建模之前应该先用描述性统计的方法刻画数据特征

B.建模的之前需要考虑正负样本比例

C.由于需要对贷款违约的影响因素进行归因,应该使用多元线性回归分析

D.这个问题可以用逻辑回归进行分析

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