题目内容
(请给出正确答案)
[主观题]
用来识别显著关联项的数据,应该基于受访者对开放式问题回答的情况,比如“ 当你想到)X品牌,脑海
中会出现什么?”。开放式问题能够使消费者表达任何会想到的品牌关联性,重要的是能够让消费者用自己的语言进行表达。()
此题为判断题(对,错)。
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此题为判断题(对,错)。
使用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
并按照通常的格式报告结果。二次项显著吗?
(ii)基于第(i)部分中的方程,证明:最大化log(bwght)的产前检查次数约为22。样本中有多少妇女至少接受过22次产前检查?
(ii)在22次产前检查之后,预计婴儿出生体重实际上会下降,这有意义吗?请解释。
(iv)在方程中增加母亲年龄,并使用二次函数形式。保持npvis不变,目前在什么年龄,孩子的出生体重最大?样本中有多大比例的妇女年龄大于这个“最优”生育年龄。
(v)你认为母亲年龄和产前检查次数解释了log(bwght)中的大部分变化吗?
(vi)利用npvis和age的二次方程,确定用bwght的自然对数或水平值来预测bwght孰优孰劣。
A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法
B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类
C.基于PNN的神经网络算法
D.k均值聚类算法
A.升级
B.删除
C.脱敏
D.关联