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[单选题]

在一个线性回归问题中,我们使用R平方(R-Squared)来判断拟合度。此时,如果增加一个特征,模型不变,则下面说法正确的是()。

A.如果R-Squared增加,则这个特征有意义

B.如果R-Squared减小,则这个特征没有意义

C.仅看R-Squared单一变量,无法确定这个特征是否有意义。

D.以上说法都不对

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更多“在一个线性回归问题中,我们使用R平方(R-Squared)来判断拟合度。此时,如果增加一个特征,模型不变,则下面说法正确的是()。”相关的问题

第1题

以下关于一元线性回归叙述正确的有()?

A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系

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第2题

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。

(i)利用CRIME L RAW中的数据, 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。

(ii)根据估计 。数据存在过度散布的证据吗?该如何调整泊松极大似然估计标准误?

(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3,计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论?

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第3题

下列关于支持向量回归说法错误的是()。

A.支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中

B.支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题

C.同分类算法不同的是,支持向量回归要最小化一个凹函数

D.支持向量回归的解是稀疏的

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第4题

参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第5题

回归分析中,R平方值代表()。

A.数据相关性

B.数据正态性

C.试验数据响应的标准差

D.能被因子解释的在Y上的变差变化的比列

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第6题

假设根据102组统计数据算得的一个一元线性回归问题的总离差平方和SST=100,回归平方和SSR=81,则错误的选项是()。

A.残差平方和SSe=19

B.判定系数R2为0.81

C.估计标准差为0.9

D.样本相关系数R为0.9或-0.9

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第7题

ABC公司现有一个关于价格预测的项目,根据客户的具体要求,要对价格建立线性回归模型进行预测。以下数据编程工具中,()不太适合直接建立间归模型。

A.My SQL版SQL语言

B.Python编程语言

C.R编程语言

D.SAS工具

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第8题

在给定了空间直角坐标系的三维空间中,所有自原点引出的向量添上零向量构成一个三维线性空间R卐

在给定了空间直角坐标系的三维空间中,所有自原点引出的向量添上零向量构成一个三维线性空间R3

1)问所有终点都在一个平面上的向量是否为子空间?

2)设有过原点的三条直线,这三条直线上的全部向量分别成为三个子空间L1,L2,L3。问L1+L2,L1+L2+L3能构成哪些类型的子空间,试全部列举出来。

3)试用几何空间的例子来说明:若U,V,X,Y是子空间,满足U+V=X,XY,是否一定有Y=Y∩U+Y∩V。

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第9题

在一半径为R的圆形广场中心竖一电线杆,问电灯要多高,才能使广场周围的路上照得最亮(灯光的亮度与光线投射角的余弦成正比,与光源距离的平方成反比,而投射角是光线与垂直于地面的直线所夹的角)?

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第10题

在一个电路中并联两个电阻,已知:R1=4Ω,R2=12Ω,问R总为()。

A.2Ω

B.1Ω

C.3Ω

D.4Ω

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第11题

设向量组 线性无关,如在向量组的前面加入一个向量β, 证明:在向量组 中至多有一个向量ai(1
设向量组 线性无关,如在向量组的前面加入一个向量β, 证明:在向量组 中至多有一个向量ai(1

设向量组线性无关,如在向量组的前面加入一个向量β, 证明:在向量组中至多有一个向量ai(1≤i≤r)可由其前面的i个向量线性表示.并在R3中做几何解释.

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