以下选项中可以用于预测Y为分类变量的方法有（）o
A: 伽玛回归
B: 泊松回归
C: Logistic 回归
D: Probit回归
A: 伽玛回归
B: 泊松回归
C: Logistic 回归
D: Probit回归
C,D
举一反三
- 常见的用于预测Y为分类变量的回归方法有（） A: 伽玛回归 B: 泊松回归 C: Logistic回归 D: Probit回归
- 以下要求因变量为定量变量的为 A: 多重线性回归 B: 二分类Logistic回归 C: 多分类Logistic回归 D: Cox回归
- 因变量为二分类变量时的回归分析是（） A: 二元logistic回归 B: 多元logistic回归 C: 有序logistic回归 D: 以上都不对
- 有关Logistic回归，正确的说法是哪个？? Logistic回归属于线性回归模型。|Logistic回归通常用于处理多分类问题。|Logistic回归实际上是一种分类算法。|Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵，并且采用梯度下降法调整其中的参数。
- logistic 回归也称为 logit 模型，是对分类变量进行回归分析时最为常用的一种方法。与多重线性回归类似，logistic 回归也是研究自变量对因变量影响的方法，不过这里的因变量必须是分类变量。logistic 回归适用于应变量为（ ）。 A: 正态分布资料 B: 分类变量资料 C: 一般资料 D: 数值变量资料
内容
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有关Logistic回归，正确的说法是哪个？ A: Logistic回归实际上是一种分类算法。 B: Logistic回归通常用于处理多分类问题。 C: Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵，并且采用梯度下降法调整其中的参数。 D: Logistic回归属于线性回归模型。
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多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。 A: Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系 B: Logistic回归的反应变量必须是分类变量 C: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 D: Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 E: Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量
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本质上泊松回归和逻辑斯谛回归都是 A: 分类方法 B: 广线线性回归 C: 排序方法 D: 模型方法
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多元线性回归、Logistic回归和Cox回归都可用于（） A: 预测解释变量 B: 预测反应变量Y取某个值的概率P C: 预测风险函数H D: 筛选影响因素 E: 克服共线性
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与多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。 A: Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 B: Logistic回归系数的估计方法仍可采用最小二乘法 C: Logistic回归回归系数和模型的假设检验仍可采用方差分析 D: Logistic回归的反应变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 E: Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系