题目内容
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[主观题]
可以测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是（）。A.变异系数B.方差系数C.
可以测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是（）。
A.变异系数
B.方差系数
C.决定系数
D.相关系数
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可以测度回归直线对样本数据的拟合程度的指标是（）。
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A.决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度
B.决定系数的取值在0到1之间
C.决定系数越接近0，回归直线的拟合效果越好
D.R2=0，说明回归直线可以解释因变量的所有变化
E.R2=1，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量与自变量无关
A.决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度
B.决定系数的取值在-1到1之间
C.决定系数等于1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化
D.决定系数等于0,说明回归直线无法解释因变量的变化,因变量的变化与自变量无关
E.决定系数越接近0,回归直线的拟合效果越好
A.决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度
B.决定系数等于1，说明回归模型可以解释因变量的所有变化
C.决定系数取值越大，回归模型的拟合效果越差
D.决定系数取值在[0，1]之间
E.如果决定系数等于1，所有观测点都会落在回归直线上
A.利用均值测度一组数据的集中趋势
B.利用抽样调查数据推断城镇居民平均收入
C.利用样本信息推断消费者对某品牌的知晓度
D.利用最小二乘法拟合元线性回归模型
A.Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，用先验概率的乘积代替后验概率
B.Logistic回归的输出就是样本属于正类别的几率
C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，属于结构风险最小化
D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
A.对分类变量x与y的随机变量k²观测值k来说，k越小，判断x与y有关系的把握程度越大
B.两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近于0
C.若数据x1,x2,x3, ,xn的方差为1，则2x1,2x2,2x3, ,2xn的方差为2
D.在回归分析中，可用相关指数R²的值判断模型的拟合效果，R^2越大，模型的拟合效果越好
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。
(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？
