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多项式回归当阶数过高时，待估参数过多，在样本量不大的情况下会比较困难，这是多项式回归的一大缺陷。
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多项式回归当阶数过高时，待估参数过多，在样本量不大的情况下会比较困难，这是多项式回归的一大缺陷。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
多项式
样本
缺陷
时间：2024-03-21 12:16:27
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如果在存在非线性关系的情况下使用线性回归拟合曲线，则会丢失数据之间的大量有用信息，甚至会得出错误的结论。
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当数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点（即异常值）时，模型稳健性较差。
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P（）P图或Q（）Q图形在残差符合正态假定条件下，散点图看起来应该像是一条截距为0、斜率为1的直线。
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非线性形式的变量关系一般可以通过变量代换或转换的方式转化为线性关系。
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有些时候变量间的曲线关系比较明显，但是难将其线性化，这个时候可以考虑直接使用非线性最小二乘估计法来估计模型参数。
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假定隐变量的随机误差项服从Logit分布的模型是（）。
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分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的延伸，它用几个分位函数来估计整体模型。
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二元选择模型的因变量中的“0”和“1”可以直接进行数学运算。
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二元选择模型的的参数估计结果可以理解为自变量变动对因变量的边际影响，应当理解为自变量的变动。
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要考虑与运动会上获得的奖牌数相关的因素，比如参赛队总人数、运动员平均年龄、参与项目数等，此时最适合的模型是（）。
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下列关于线性概率模型，说法错误的是（）
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假定隐变量的随机误差项服从标准正态分布的模型是（）。
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讨论是否购买手机与哪些变量有关，采用离散选择模型来建模，那么响应概率就是指（）
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属于离散因变量模型的是（）。
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二元选择模型的因变量中的“0”和“1”只是对应属性的标注或符号，不具备任何数值上的意义，不直接进行数学运算。
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二元选择模型的的参数估计结果不能理解为自变量变动对因变量的边际影响，应当理解为自变量的变动，对因变量取“1”的概率的影响有多大。
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下列属于二元选择模型的模型检验方法的是（）。
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线性概率模型的缺点是（）
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对于Poisson回归模型，可以使用极大似然估计进行参数估计。