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建立回归模型时,向前选择、向后删除和逐步回归均是变量选择的方法。( )
选择
变量
逐步回归
发布时间:
2024-06-01 15:07:03
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1.
建立回归模型时,变量选择的方法主要有()选项: A:向前选择; B:向后剔除; C:中间插入; D:逐步回归; E:最优子集
2.
建立回归模型时,变量选择的方法主要有() 选项: A、向前选择 B、向后剔除 C、中间插入 D、逐步回归 E、最优子集
3.
建立回归模型时,变量选择的方法主要有()选项: A:向前选择; B:向后剔除; C:中间插入; D:逐步回归; E:最优子集
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建立回归模型时,变量选择的方法主要有() 选项: A、向前选择 B、向后剔除 C、中间插入 D、逐步回归 E、最优子集
5.
SPSS中最用的回归分析方法是选项: A:强迫引入法; B:向前选择变量法; C:向后选择变量法; D:逐步回归分析法
6.
逐步回归法有向前选择法、向后选择法,逐步筛选法选项: A:正确; B:错误
7.
建立回归模型时,变量选择的方法主要有
8.
属性子集选择的基本启发式方法包括以下技术( ) 选项: A、逐步向前选择 B、逐步向后删除 C、向前选择和向后删除的结合 D、逐步向后选择
9.
属性子集选择的基本启发式方法包括以下技术( )选项: A:逐步向前选择; B:逐步向后删除; C:向前选择和向后删除的结合; D:逐步向后选择
10.
逐步回归选择变量的方法与向前法和后退法所获得的结果是相同的。选项: A:正确; B:错误
11.
逐步回归选择变量的方法与向前法和后退法所获得的结果是相同的。A.正确B.错误
12.
建立回归模型,变量的选择方法主要有
13.
建立回归模型,变量的选择方法主要有
14.
1、变量选择的方法有( ) 。选项: A:前进法; B:后退法; C:逐步回归法; D:回归法
15.
简述选择解释变量的逐步回归法?
16.
因变量为二分类变量时,选择()。 选项: A:一元线性回归 B:多元线性回归 C:逐步回归 D:logistic回归
17.
逐步回归选择变量的方法一般情况下与全回归法、前向性和后向性法所获得的 结果相同。
18.
一般情况下,采用逐步回归法选择变量与前进法和后退法选择变量所获得的结果相同。( ) 选项: A:对 B:错
19.
多元线性回归分析中,自变量的逐步选择法有() 选项:A:前进法 B:后退法 C:逐步回归法 D:以上都不是
20.
在回归分析过程中,当一个因变量与多个自变量建立回归方程时,为了保留对因变量影响较大的自变量而对自变量进行筛选,使得回归方程能够更加合理地反映自变量与因变量的关系,这种分析方法称之为( )。选项: A:多远回归 B:筛选回归 C:逐步回归 D:简单回归
21.
多重线性回归分析中,自变量的逐步选择法有( )。 选项: A、前进法 B、后退法 C、逐步回归法 D、A、B、C均可以 E、以上都不是
22.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评价依据 B:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模型 C:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量 D:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
23.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:常用R方描述模型的拟合程度 B:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法 C:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模基 D:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量
24.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评的值据 B:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模型 C:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量 D:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
25.
患者女性,45岁,缺失,选择做基牙,模型观测该模型在选择就位道时,模型在观测台上应该如何放置() 选项: A、平放 B、向后倾斜 C、向前倾斜 D、向左倾斜 E、向右倾斜
26.
选择就位道时,模型在观测台上放置时应 选项: A:向前倾斜 B:向后倾斜 C:向左倾斜 D:向右倾斜 E:平放
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