多元线性回归、logistic回归和Cox比例风险回归分析都可用于
A: 预测自变量
B: 预测应变量Y取某个值的概率P
C: 预测风险函数H
D: 筛选影响因素(自变量)
E: 克服共线性
A: 预测自变量
B: 预测应变量Y取某个值的概率P
C: 预测风险函数H
D: 筛选影响因素(自变量)
E: 克服共线性
举一反三
- 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
- 多元线性回归、Logistic回归和Cox比例风险回归分析都可用于（ ）。
- （）是指影响经济变量的众多因素中有一个起决定作用的因素，且自变量与因变量的分布呈线性趋势的回归。 A: 一次移动平均预测法 B: 非线性回归分析预测法 C: 多元线性回归预测法 D: 一元线性回归预测法
- 应用Logistic回归分析的基本条件有（ ）。 A: 自变量之间不存在共线性。 B: 结果变量Y与自变量具有线性相关性 C: 结果变量Y是定类变量或定序变量 D: 因变量（关于Y取值概率的函数）与自变量（尤其连续变量）具线性相关性。
- 有关多重线性回归分析和logistic回归分析，下述说法错误的是（） A: 多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 B: logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量 C: 多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量 D: 在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度