度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用
A: [img=21x22]1803831d7dacd9f.png[/img]
B: 回归系数的大小
C: 伪[img=21x22]1803831d85b0c19.png[/img]
D: 回归的标准误(SER)
A: [img=21x22]1803831d7dacd9f.png[/img]
B: 回归系数的大小
C: 伪[img=21x22]1803831d85b0c19.png[/img]
D: 回归的标准误(SER)
举一反三
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]180399513ac7643.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803995143321a3.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]1803a1be6e719a1.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803a1be775da0b.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]1803a34512fc579.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]1803a3451b26e44.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]180363034ccf7a8.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]180363035601bee.png[/img] D: 回归的标准误(SER)
- 度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A: [img=21x22]18032fe57b084b7.png[/img] B: 回归系数的大小 C: 伪[img=21x22]18032fe582d0bd2.png[/img] D: 回归的标准误(SER)