LASSO（套索估计量）相比于多元回归有哪些优势
适合指标特别多的情形可以用来筛选有价值的变量不用担心多重共线问题
举一反三
- LASSO（套索估计量）相比于多元回归有哪些优势。 A: 参数估计值是无偏的 B: 可以用来筛选有价值的变量 C: 不用担心多重共线问题 D: 适合指标特别多的情形
- LASSO（套索估计量）相比于多元回归有哪些优势 A: A适合指标特别多的情形 B: B参数估计值是无偏的 C: C可以用来筛选有价值的变量 D: D不用担心多重共线问题
- L2正则化称为Lasso回归，即常说的“套索回归”，适用于输入变量即特征的选择。（ ）
- 解释多元回归模型、多元回归方程、估计的多元回归方程的含义。
- 【单选题】下面关于Lasso回归的描述正确的是 A. Lasso 回归使用 L1 正则化 B. Lasso 回归使用 L2 正则化 C. Lasso 回归使用 L1+L2 正则化 D. Lasso 回归不使用正则化
内容
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为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？
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多重判定系数是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例,它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量,反映了在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例。
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中国大学MOOC: 估计多元线性回归参数的方法有（）
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就估计和假设检验而言，单方程回归与多元回归没有什么区别。
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就估计和假设检验而言，单方程回归与多元回归没什么区别。