logistic回归模型是对因变量等于0的概率建模.
第1题:
第2题:
第3题:
第4题:
可以线性化的曲线模型有()。
第5题:
如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况?
第6题:
针对银行客户流失问题,以下哪个方法可以建立预测模型()
第7题:
多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于()。
第8题:
回归模型的决定系数R2=1,反映了( )。
第9题:
0
1
小于0
大于1
第10题:
回归直线可以解释因变量的所有变化
回归直线可以解释因变量的部分变化
回归直线无法解释因变量的变化
回归模型拟合效果较差
第11题:
逻辑回归的因变量为数值变量
逻辑回归的因变量为定性变量
逻辑回归的自变量是定性变量
逻辑回归的因变量只能有两种取值
第12题:
决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度
决定系数等于1,说明回归模型可以解释因变量的所有变化
决定系数取值越大,回归模型的拟合效果越差
决定系数取值在0和1之间
如果决定系数等于1,所有观测点都会落在回归线上
第13题:
第14题:
第15题:
第16题:
关于逻辑回归分析(logistic regrssion modle)说法正确的是()
第17题:
在多元线性回归模型中,若自变量xj对因变量y的影响不显著,则它的回归系数Bj的取值可能是()。
第18题:
两分类Logistic回归模型的一般定义中,因变量(Y)是0~1变量。
第19题:
在Logistic回归分析中,用样本资料拟合模型后,回归系数bi>0,并且有统计学意义,则可以认为Xi越大,因变量所描述的事件发生的概率就越大。
第20题:
关于决定系数,下列说法正确的有()。
第21题:
在因变量取值的总离差中可以由自变量取值所解释的比例
它反映了自变量对因变量取值的决定程度
当取值等于1时,拟合是完全的,所有观测值都落在回归直线上
当取值等于0时,自变量的取值与因变量无关
取值越接近1,表明回归直线的拟合越好;相反,取值越接近0;回归直线的拟合越差
第22题:
决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度
决定系数的取值在-1到1之间
决定系数等于1,说明回归直线可以解释因变量的所有变化
决定系数等于0,说明回归直线无法解释因变量的变化,因变量与自变量无关
决定系数越接近0,回归直线的拟合效果越好
第23题:
决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度
决定系数取值越大,回归模型的拟合效果越差
决定系数等于1,说明回归模型可以解释因变量的所有变化
决定系数取值在[0,1]之间
如果决定系数等于1,所有观测点都会落在回归线上
第24题:
决定系数的取值在0到1之间
决定系数越接近于0,说明模型的拟合效果就越好
决定系数为1说明回归直线可以解释因变量的所有变化
决定系数为0说明回归直线无法解释因变量的变化
决定系数的取值大体上说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例