题目
A.x与x间的关系
B.误差与x间的关系
C.y与x间的关系
D.y与误差问的关系
第1题
A.只要有数据的题目,就一定可进行线性回归建模
B.为了初步估计可能的模型形式,经常可以先绘制散点图,并观测散点分布是否有线性特征,再确定能否进行线性回归建模
C.先计算下线性相关系数,通过相关系数,数据之间存在较强线性性时,再进行线性回归建模
D.数据类建模问题中,一般首先考虑是否能进行线性回归建模,当线性回归确实不合适时,再考虑非线性回归建模或其它建模方法
第2题
A.判断变量间是否存在线性关系
B.考察变量间是否存在数量上的依存关系
C.明确自变量和因变量
D.对数据进行标准化处理
E.检测数据集中是否存在异常值
第3题
A.逻辑回归
B.线性回归
C.k-means
D.Apriori
第4题
A.考虑在模型中加入二次项
B.先将产量数据经过Box-Cox转换后,再进行线性模型的构建
C.将温度分为高、低两段,在每段内分别构建线性回归模型
D.温度对产量的影响不明显,可以忽略,重新观察流程,寻找新的重要因素
第5题
第6题
第7题
A.1 和 2
B.2 和 3
C.1,2 和 3
D.所有
第8题
B、在进行线性回归分析进行的数据准备的时候,要求因变量y和自变量x都是符合总体正态的随机变量
C、回归直线不要随意外延
D、所有非线性回归都可以转化为线性回归
第9题
A.朴素贝叶斯算法或决策树算法
B.线性回归算法
C.Kmeans算法
D.协同过滤算法
第10题
第11题
A.存在完全的负一阶自相关
B.存在完全的正的一阶自相关
C.不能判断是否存在一阶自相关
D.不存在序列自相关
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