A.可以处理高维度的属性,并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
A.对不同层可以按照具体情况和条件灵活使用不同的抽样方法
B.不仅可以对总体参数进行估计,还可以对各层参数进行估计
C.层内单元差异大、层间单位差异小时,可以较好地提高精度
D.样本分布集中,实施方便节约费用
E.对抽样框要求简单
A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下,很难准确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
A.在中世纪以前,麦角碱从未在欧洲出现。
B.在中世纪以前,欧洲贫瘠而潮湿的土地基本上没有得到耕作。
C.在中世纪的欧洲,如果不食用黑麦,就可以避免受到麦角碱所含有毒物质的危害。
D.在中世纪的欧洲,富裕农民比贫穷农民较多地意识到麦角碱所含有毒物质的危害。
E.在中世纪的欧洲,富裕农民比贫穷农民较少受到麦角碱所含有毒物质的危害。