首页
闂傚倷鑳舵灙婵炲瓨宀稿畷妤€鈽夊顓ф綗濡炪倖甯掔€氼剟鎯屽Δ鍛叆闁绘洖鍊圭€氾拷
濠电姵顔栭崰妤呮晪闂佸鏉垮缂侇喖锕幃娆擃敆閳ь剟顢氶柆宥嗙叆闁绘洖鍊圭€氾拷
闂備浇宕甸崰鎰般€冮崱娆屽亾缁楁稑娲﹂崑澶愭煕閹捐尙鍔嶅┑顖氥偢閺屻劑鎮ら崒娑橆伓
缂傚倸鍊峰鎺楀礋濮椻偓瀹曠懓煤椤忓嫀褔鏌i幘鍐茬槰婵炲吋鐗犻弻銊╂偆閸屾稑顏�
婵犵數鍋為崹鍫曞箰閹间絸鍥敍濮n厾鎳撹灃闁逞屽墴閵堫亝绻濆顒侇棟闂佸憡鎸嗛崨顔锯偓锟�
闂傚倷鑳堕崢褔鎮洪妸鈺佸瀭鐟滅増甯楅崑銈夋煛閸愩劎澧曠紒鐘冲灴閺屾洘寰勯崼婵嗩瀴缂備椒绶¢崰姘跺焵椤掍緡鍟忛柛锝庡灦楠炲繘鏁撻敓锟�
闂傚倷鑳剁划顖滃枈瀹ュ洤鍨濋煫鍥ㄧ⊕閸庡秹鏌i敐鍛拱閻庢碍宀搁弻銊╂偆閸屾稑顏�
婵犵數鍋為崹鍫曞箰閹绢喖纾婚柟鎯у绾惧ジ鏌¢崘锝呬壕闂佽崵鍠嗛崕闈涚暦閾忛€涙勃闁绘劦鍓欓崝鍛存⒑鐠恒劌娅愰柟鍑ゆ嫹
闂傚倷鑳堕幊鎾绘偤閵娾晛绀夋慨妞诲亾妞ゃ垺宀告慨鈧柍銉ョ-缁愮偤鎮峰⿰鍐х€规洩缍侀弫鎾绘晸閿燂拷
闂傚倷绀侀幖顐ょ矓閺夋嚚娲敇閳ь兘鍋撻崒鐐存櫢闁跨噦鎷�
闂傚倷绀侀幖顐﹀箠濡偐纾芥慨妯挎硾缁€鍌炴煥閻曞倹瀚�
TAG
闂傚倷鑳堕幊鎾诲触鐎n剙鍨濋幖娣妼绾惧ジ鏌ㄩ悤鍌涘
如果在存在非线性关系的情况下使用线性回归拟合曲线也是可以的,不会影响结论。
精华吧
→
答案
→
远程教育
→
国家开放大学
如果在存在非线性关系的情况下使用线性回归拟合曲线也是可以的,不会影响结论。
A、正确
B、错误
正确答案:B
Tag:
线性
曲线
结论
时间:2024-03-21 12:16:32
上一篇:
多项式回归类似于可线性化的非线性模型,可通过变量代换的方式使用普通最小二乘对参数进行估计。
下一篇:
定性因素对因变量的影响在进行回归分析的过程中,需要把定性变量转化为虚拟变量之后再引入回归模型中进行分析。
相关答案
1.
定性因素对因变量的影响在进行回归分析的过程中,无需对定性变量做处理。
2.
分析自变量对计数因变量的影响时所建立的模型为()。
3.
多项式回归模型常常会应用到三阶以上。
4.
当数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点(即异常值)时,模型稳健性较差。
5.
多项式回归当阶数过高时,待估参数过多,在样本量不大的情况下会比较困难,这是多项式回归的一大缺陷。
6.
如果在存在非线性关系的情况下使用线性回归拟合曲线,则会丢失数据之间的大量有用信息,甚至会得出错误的结论。
7.
P()P图或Q()Q图形在残差符合正态假定条件下,散点图看起来应该像是一条截距为0、斜率为1的直线。
8.
非线性形式的变量关系一般可以通过变量代换或转换的方式转化为线性关系。
9.
有些时候变量间的曲线关系比较明显,但是难将其线性化,这个时候可以考虑直接使用非线性最小二乘估计法来估计模型参数。
10.
假定隐变量的随机误差项服从Logit分布的模型是()。
热门答案
1.
分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的延伸,它用几个分位函数来估计整体模型。
2.
二元选择模型的因变量中的“0”和“1”可以直接进行数学运算。
3.
二元选择模型的的参数估计结果可以理解为自变量变动对因变量的边际影响,应当理解为自变量的变动。
4.
要考虑与运动会上获得的奖牌数相关的因素,比如参赛队总人数、运动员平均年龄、参与项目数等,此时最适合的模型是()。
5.
对于分析多个属性的离散因变量与自变量的关系的模型是()。
6.
下列关于线性概率模型,说法错误的是()
7.
假定隐变量的随机误差项服从标准正态分布的模型是()。
8.
讨论是否购买手机与哪些变量有关,采用离散选择模型来建模,那么响应概率就是指()
9.
属于离散因变量模型的是()。
10.
离散因变量具有两个选项或两种属性,离散因变量的属性往往是对立或互斥的模型是()