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如果自变量和因变量之间高度非线性且关系复杂,那么运用树回归优于经典回归模型
因变量
自变量
非线性
发布时间:
2024-04-01 14:38:03
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1.
如果自变量和因变量之间高度非线性且关系复杂,那么运用树回归优于经典回归模型选项: A:正确; B:错误
2.
如果自变量和因变量之间高度非线性且关系复杂,那么运用树回归优于经典回归模型。( )选项: A:对 B:错
3.
如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能优于经典回归方法。( )选项: A:对 B:错
4.
如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能劣于经典回归方法。( )选项: A:对 B:错
5.
线性回归模型适用于因变量与自变量之间存在非线性关系的情况。
6.
[单选题]如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为( )。 A 一元非线性回归分析 B 多元非线性回归分析 C 一元线性回归分析 D 多元线性回归分析
7.
按照()可以将回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析。A.涉及自变量的多少B.涉及因变量的多少C.自变量和因变量之间的关系类型D.自变量和因变量之间的数据类型
8.
如果因变量和自变量之间的关系是非线性的,可以考虑使用( )变换后,再进行线性回归 选项: A:因变量取对数 B:自变量乘以2 C:自变量平方 D:因变量乘以2
9.
线性回归模型是指因变量与自变量之间为直线关系。
10.
在多元线性回归分析中,回归系数的显著性检验也就是检验A、自变量与因变量之间的相关关系是否显著B、自变量对因变量的影响是否显著C、因变量对自变量的影响是否显著D、自变量与因变量之间是否存在非线性关系
11.
根据自变量与因变量之间的关系,可以把回归预测法分为( )。 选项: A:线性回归预测法; B:非线性回归预测法; C:动态回归预测法; D:静态回归预测法
12.
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则可以采用一元线性回归分析方法。( ) 选项: A:对 B:错
13.
在多元线性回归分析中,回归系数的显著性检验也就是检验 选项:A、自变量与因变量之间的相关关系是否显著B、自变量对因变量的影响是否显著C、因变量对自变量的影响是否显著D、自变量与因变量之间是否存在非线性关系
14.
一元线性回归方程 ,说明自变量和因变量之间存在负相关关系。() 选项:A、一元线性回归方程 ,说明自变量和因变量之间存在负相关关系。()
15.
当线性回归模型的相关系数r=0时,说明自变量与因变量之间
16.
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为()。 选项:A、一元线性
17.
当线性回归模型的相关系数γ=0时,说明自变量与因变量之间___________线性关系
18.
回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立数学模型,根据自变量的变化对因变量进行预测。( )
19.
虚拟自变量的回归是指在回归模型中含有( )。选项: A:类别自变量; B:数值自变量; C:类别因变量; D:数值因变量
20.
通过多元线性回归,可以研究自变量和因变量之间的关系和关系强度。
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