题目内容
（请给出正确答案）
A.只要有数据的题目，就做线性回归
B.先画个散点图，通过观测，散点分布有线性特征，再进行线性回归建模
C.先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模
D.数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法
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A.只要有数据的题目，就一定可进行线性回归建模
B.为了初步估计可能的模型形式，经常可以先绘制散点图，并观测散点分布是否有线性特征，再确定能否进行线性回归建模
C.先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模
D.数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法
A.针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率。
B.直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题。
C.模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。
D.逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型
A.先进行相关分析，有相关关系时，再进行回归分析。
B. 先绘制散点图，有线性趋势时，再进行回归分析。
C. 绘制散点图，有线性趋势时，作相关分析，有相关关系时，再作回归分析。
D. 直接作回归分析。
E. 绘制散点图，有线性趋势时，相关、回归分析一起作。
A.ε是随机误差，它是一个服从均值为0的正态分布的随机变量
B.拟合回归得到的残差一般为ε的估计
C.在通过回归得到模型系数后，写出具体回归模型时，一般模型中不用再写ε
D.ε作为随机误差是客观存在的，在回归建模时，一般无法消除随机误差对模型精度的影响
A.只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型
B.在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础
C.为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上
D.一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠
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已知数据
不全相等,观测数据
相互独立,记
则未知参数
的最小二乘估计
是函数
的最小值点,即
, 误差平方和为
, 则误差项的方差的无偏估计为
已知数据
不全相等,观测数据
相互独立,记
为未知参数
的最小二乘估计,
为残差平方和.则下列结论不正确的是
