如果模型中的很高,我们可以认为该模型的质量较好
错
举一反三
- 如果模型中的很高，我们可以认为该模型的质量较好/ananas/latex/p/3847
- 正确的是下列哪项：（） A: 如果模型的R很高，我们可以认为此模型的质量较好 B: 如果模型的R较低，我们可以认为此模型的质量较差 C: 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量 D: 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
- 对于回归模型，下列说法中正确的是（） A: 如果模型的很高，我们可以认为此模型的拟合效果较好 B: 如果模型的整体性F检验显著，我们可以认为此模型所有自变量系数都显著。 C: 如果某一自变量系数不能通过显著性检验，我们可以考虑剔除该解释变量 D: 如果随机误差项存在异方差，可以直接使用普通最小二乘法建立回归模型，进行精确预测。
- 关于多元线性回归模型的说法，正确的是（）。 A: 如果模型的R2很接近1，可以认为此模型的质量较好 B: 如果模型的R2很接近0，可以认为此模型的质量较好 C: R2的取值范围为R2>1 D: 训整后的R2测度多元线性回归模型的解释能力没有R2好
- 分类作为一个两步过程的一般方法。在第二步，我们确定该模型的（ ）是否可以接受，如果可以，我们就使用该模型对新的数据进行分类。
内容
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关于多元线性回归模型的说法，正确的是（）。 A: 如果模型的R<sup>2</sup>很接近1，可以认为此模型的质量较好 B: 如果模型的R<sup>2</sup>很接近0，可以认为此模型的质量较好 C: R<sup>2</sup>的取值范围为R<sup>2</sup>＞1 D: 调整后的R<sup>2</sup>测度多元线性回归模型的解释能力没有R<sup>2</sup>好
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如果一个模型中的（）随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的。 A: 一个 B: 所有 C: 二个 D: 三个或以上
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下列时间序列模型中、哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测（）。 A: AR模型 B: MA模型 C: ARMA模型 D: GARCH模型
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职业适应发展模型中，如果个人能力能够满足企业要求，我们就认为职业是成功的。
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假设我们只有一些具有很高异质性的数据，我们可基于来自于不同生态系统的数据来建立模型，如（）。 A: 随机模型 B: 基于个体的模型 C: 应用人工神经网络 D: 模糊模型