一般而言,Logisitic回归模型的因变量可以为()。

题目

一般而言,Logisitic回归模型的因变量可以为()。

  • A、二分类变量
  • B、多分类有序变量
  • C、多分类无序变量
  • D、以上均可
参考答案和解析
正确答案:D
如果没有搜索结果或未解决您的问题,请直接 联系老师 获取答案。
相似问题和答案

第1题:

一元回归模型和多元回归模型的划分依据是 ( )。

A.模型的数量
B.样本量
C.因变量数量
D.自变量数量

答案:D
解析:
根据自变量的多少,回归模型可以分为一元回归模型和多元回归模型。 根据回归模型是否线性,回归模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型。
一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。
回归模型可以用描述因变量y如何依赖自变量X和误差项ε的方程来表示。
故,D选项正确。

第2题:

DW检验的假设条件有( )。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项满足
Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


答案:C
解析:
DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式

并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项。

第3题:

分析因变量为二分类变量的资料应采用()。

A、简单线性回归模型

B、多重线性回归模型

C、logistic回归

D、线性相关

E、以上都可以


答案:C

第4题:

下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。

A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

答案:D
解析:
根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型。

第5题:

DW检验的假设条件有( )。

A.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
B.
C.回归模型含有不为零的截距项
D.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

答案:B,C,D
解析:
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归元/

不为零的截距项。

第6题:

在回归模型中,随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。( )


答案:错
解析:
在回归模型中,随机干扰项代表了未知的影响因素、残缺数据、众多细小影响因素和观测误差等等;而自变量对因变量的影响是通过回归系数确定的。

第7题:

DW检验的假设条件有( )。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项,满足μi=ρμi-1+vi
Ⅲ.方回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A:Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
C:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
D:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

答案:A
解析:
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi,并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项。

第8题:

关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。

A.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值

B.两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量

C.回归系数可以为正号,也可以为负号

D.确定回归方程时,尽管两个变量可能都是随机的,但要求自变量是给定的

E.回归系数只有正号


正确答案:ABCD

第9题:

ARMA 模型是由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到,可细分为()。

A.移动平均模型
B.平滑移动平均线模型
C.自回归模型
D.自回归移动平均

答案:A,C,D
解析:
自回归滑动平均模型(ARMA 模型),由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到。具体而言,模型可细分为移动平均(MA) 模型、自回归(AR) 模型以及自回归移动平均(ARMA) 。

第10题:

当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时,常用的拟合模型有()。

  • A、一元多项式回归模型
  • B、-元线性回归模型
  • C、双曲线回归模型
  • D、对数曲线模型
  • E、修正指数曲线模型

正确答案:A,C,D,E

更多相关问题