研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立A、多元线性回归模型B、主成分回归模型C、因子分
研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立
A、多元线性回归模型
B、主成分回归模型
C、因子分析模型
D、logistic回归模型
E、主成分模型
研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立
A、多元线性回归模型
B、主成分回归模型
C、因子分析模型
D、logistic回归模型
E、主成分模型
反映应变量(y)不同取值的概率与自变量(z)之间关系的统计模型为()
A.多元线性回归
B.逐步多元线性回归
C.主成分模型
D.Logistic模型
E.因子模型
A.回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。
B.在重复抽样中,自变量x的取值是固定的,即假定x是非随机的。
C.误差项ε的方差为零。
D.误差项ε是独立随机变量且服从正态分布,即ε~N(0,σ2)。
A.误差项ε是一个期望值为0的随机变量,即E(ε)=0
B.在重复抽样中,白变量x的取值是随机的
C.误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立
D.对于所有的x值,ε的方差σ2都相同
E.因变量y与自变量x之间具有线性关系
A、如果因变量y的取值变化完全取决于自变量x取值的变化,那么这两个变量之间就存在着函数关系
B、相关关系总体上可以分为两大类——线性相关关系和非线性相关关系
C、散点图不可以直观反映变量和变量之间的相关关系
D、如果两个变量之间的总体变化趋势可以用一条直线来描述的话,就称为线性相关性
直线回归方程的适用范围,一般以下列哪项的取值范围为限
A.自变量X
B.应变量y
C.估计值y
D.x±1.96S
E.X±1.96Sx
A.因变量是引起其他变量变化的变量,故也称作原因变量。而自变量则称作结果变量
B.在实验研究中,自变量又称作实验刺激,而因变量则往往是研究所测量的变量
C.实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系,其基本内容是考察自变量对因变量的影响,即考察实验剌激对因变量的影响
D.实验中的自变量通常都是二分变量,即它通常只有两个取值:有和无,即给予实验刺激或不给予实验剌激
确定了因变量和自变量之后,通常要选用简单的符号来表示它们。在代数课程中,通常用X表示自变量,用Y表示因变量。很多人都发现使用某种简单易懂的符号来表示变量可以帮助记忆。因此,在这个例子中,我们用B表示每个月的账单额,用T表示每个月的长途电话的总分钟数。
确定了相关的变量,并选择了符号来表示这些变量后,即可写出表示变量之间关系的等式:
B=5+0.10T (1A.1)
式中,B表示每个月的账单额,T表示每个月长途电话的总分钟数。
在这描述的长途电话项目中,如果你每个月拨打的长途电话是45分钟,那么你需要支付多少钱?
A.假设应以叙述的方法(而非提问的方式)加以说明
B.假设要明确表明自变量与因变量之间的因果关系
C.假设有待验证,且必须可以检验
D.假设应全面反映课题中所涉及变量的不同值之间可能存在的关系。
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