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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大()。

A.多项式阶数

B.更新权重w时,使用的是矩阵求逆

C.使用常数项

D.使用梯度下降法

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第1题
在多元线性回归模型中,假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,那么说明模型中存在()。

A.异方差

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第2题
在多元线性回归模型中,假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,那么说明模型中存在()。

A.异方差性

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第3题
在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则说明模型中存在()。

A.异方差性

B.序列相关

C.多重共线性

D.拟合优度低

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第4题
在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。(i)对于这个方程中的误差项
在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。(i)对于这个方程中的误差项

在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。

(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)

(ii) 在将式(10.23) 的OLS残差对滞后残差进行回归时, 得到p=-0.068和sc(p)=0.240。你对u, 中的序列相关有何结论?

(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?

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第5题
假如我们使用Lasso回归来拟合数据集,该数据集输入特征有100个(X1,X2,...,X100)。现在,我们把其中一个特征值扩大10倍(例如是特征X1),然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么,下列说法正确的是()。

A.特征X1很可能被排除在模型之外

B.特征X1很可能还包含在模型之中

C.无法确定特征X1是否被舍

D.以上答案都不正确

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第6题
在建立多元线性回归模型时,需要对自变量进行筛选,最后确定适合的回归模型。下面的陈述中错误的是()

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

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第7题
四阶段法中的方式划分模型所采用的客流预测模型是以下哪一项()。

A.logit模型

B.重力模型

C.交叉分类法

D.线性回归模型

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第8题
铁路工程信息模型设计阶段实施标准(CRBM1010-2018)中,在铁路工程信息模型设计行为中规定了审核与优化的要求,下列哪几项表述是错误的()?

A.BM模型的审核是模型合规性检查

B.在模型的审核过程中,应审核模型整体与局部的关系,模型内部与外部的协调关系

C.方案优化时,应考虑模型在整个项目中的作用,对其技术性、经济性、美观性等进行权衡后的综合评价

D.整合后的模型直接经过模型方案运行得到运行结果,以此判断是否达到理想效果

E.应检查BM模型中错、漏、碰、缺等各种设计问题

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第9题
随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林,每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别。它的优点是()。

A.级别划分较多的属性不会影响模型效果

B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合

C.每次学习使用不同训练集,一定程度避免过拟合

D.能够处理高纬度的数据,并且不做特征选择

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第10题
下列说法正确的有( )

A.时序数据和横截面数据没有差异

B.对总体回归模型的显著性检验没有必要

C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的

D.判定系数R2不可以用于衡量拟合优度

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第11题
在下列选项中,哪一项不属于团队托马斯--基尔曼模型的内容?()

A.竞争

B.统合

C.回避

D.合作

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