以下最适合用来反映多元线形回归模型拟合程度的指标是()。
A.相关系数
B.决定系数
C.修正自由度的决定系数
D.复相关系数
A.相关系数
B.决定系数
C.修正自由度的决定系数
D.复相关系数
根据下表所给的资料,拟合一个回归模型,并回答下述问题。
(1)求出a、b,说明b的含意是什么?
(2)由题(1)所得的回归方程,标准估计误差是多少?
(3)对回归直线的斜率作显著性检验,P值是多少?
(4)一个13岁的男孩的血压估计值是多少?
血压与年龄的关系
年龄X 血压(mmHg)Y | 年龄X 血压(mmHg)Y |
5 94.4 6 97.7 7 101.9 8 104.5 9 106.3 | 12 113.8 13 117.7 14 121.6 15 122.3 16 123.6 |
(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。
A.通过正则化可以减少网络参数的个数,一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减,从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
(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?
A.更强调循证医学,忽视其他医疗卫生相关人员以及患者的经验
B.将艺术和人文作为核心要素,通过艺术和人文,让人文回归健康
C.“医学中”的人文、医生、医学生、医学教育
D.面向医学之外,更具有包容性和应用性
E.更加强调了健康服务行业的人性关怀
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言,你认为具有恒定不变的影响合适呢,还是这种影响越来越小更合适?请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中,证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据, 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程, 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大?也就是说, 如果支出提高10%, 估计math10会提高多少个百分点?
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题?