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与一般的回归分析过程一样，分位数回归模型进行参数估计之后，也需要对模型进行评价以及进行显著性检验。
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与一般的回归分析过程一样，分位数回归模型进行参数估计之后，也需要对模型进行评价以及进行显著性检验。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
模型
位数
参数
时间：2024-03-21 12:16:35
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只有通过检验的模型才能够充分描述变量之间的关系，建立的模型才有现实意义。
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参照方程就是指当所有虚拟变量为0时的方程。
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当数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点（即异常值）时，模型稳健性较好。
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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（）。
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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。
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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。
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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。
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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。
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分析自变量对计数因变量的影响时所建立的模型为（）。
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多项式回归模型常常会应用到三阶以上。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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假定隐变量的随机误差项服从Logit分布的模型是（）。
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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。
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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。
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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。
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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（）。
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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（）。