题目内容
（请给出正确答案）
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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A.需要满足等比例风险假定
B.需满足对数线性假定
C.可处理存在删失的生存数据
D.原理与Logistic回归完全一致
E.Cox比例风险模型本质上是统计学回归模型
A.Logistic回归
B.多元线性回归
C.方差分析
D.非参数检验
A.t=1.900，P=0.001
B.Logistic回归表格内，OR值与参数估计值呈指数关系
C.线性回归分析表格内的标准化回归系数均<1
D.自由度(样本量、分组)相同的情况下，统计检验值越大，P值越小
E.t小于1.96时，P永远不可能<0.05
1、以2021年10月31日-2022年10月30日的日收益（连续复利，下同）为样本，以沪深300指数日收益率为解释因子，回归产生该股票的单因子模型，并对回归结果进行简要解释。
2、改用2022年5月1日-2022年10月30日的日收益率为样本，重新回归计算单因子模型，并与1的结果进行简要比较。
3、以以2021年10月31日-2022年10月30日的日收益（连续复利，下同）为样本，以沪深300指数日收益率、申万行业指数日收益率与沪深300指数日收益率之差为两个解释因子，回归产生该股票的二因子模型，并与1的结果简要比较。
A.增加自变量后，模型包含的信息量增多，多重判定系数会随着自变量的增加而无限变大
B.增加自变量后，模型的预测误差会变小，从而减少残差平方和，此时回归平方和会变大
C.增加自变量后，各个自变量之前的相关关系更加紧密
D.增加自变量后，能使得所有自变量的系数显著
