题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的（）。
A.我们需要在n类分类问题中适合n个模型
B.我们需要适合n-1个模型来分类为n个类
C.我们需要只适合1个模型来分类为n个类
D.以上答案都不正确
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(i)加州的安全带法规在何年何月生效？高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。
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本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
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(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？
(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中解释belavg的系数。用语言解释假设H0：β1=0相对H1：β1＜0的含义，并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。
(v) 对男人和女人都增加解释变量educ， exper，experz，union，goodhlth，black，married， south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？
A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度
B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)
C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差
D.利用SPSS进行Logistic回归时，输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例
E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系
