在构建多变量回归模型之前,应对每个单变量分别进行分析,以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有()。
A.AR统计量
B.K-S统计量
C.Somers'd统计量
D.Phi系数
- · 有3位网友选择 C,占比37.5%
- · 有2位网友选择 D,占比25%
- · 有2位网友选择 B,占比25%
- · 有1位网友选择 A,占比12.5%
A.AR统计量
B.K-S统计量
C.Somers'd统计量
D.Phi系数
在某些回归模型中,其因变量为虚拟变量,而自变量为定量变量或定性变量,此种回归分析称作线性回归分析。( )
根据附件中的棒球员的数据,建立薪水(salary)的对数与26个预测变量(变量含义见下图)建立的多元线性回归模型,其中将薪水变量的对数作为因变量,其他26个变量作为预测变量。 (1) 采用相关软件构建多元线性回归模型,分别列出程序代码、回归系数、残差平方和(RSS)和决定系数(); (2) 采用下列公式计算AIC信息量(其中n为样本量,s为预测变量个数): AIC=n*log(RSS/n) + 2(s+1). (3) 绘制残差图。 附图:自学材料:https://wenku.baidu.com/view/8eb54c06a58da0116d174972.html
A.被解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分
B.被解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分
C.解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分
D.解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分
研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立
A、多元线性回归模型
B、主成分回归模型
C、因子分析模型
D、logistic回归模型
E、主成分模型
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