如果两个变量之间存在线性关系,其中一个是自变量,另一个是因变量利用样本数据,建立他们之间关系的数学模型,对模型进行统计检验,并利用这—模型进行预测和控制,就是()。
A.二元线性回归
B.二元二次线性回归
C.多元线性回归
D.一元线性回归
A.二元线性回归
B.二元二次线性回归
C.多元线性回归
D.一元线性回归
A.如果ρ=0,则称X和Y不相关
B.相关系数的大小受观测值大小的影响
C.是对两个变量间线性关系的强弱和方向的度量
D.如果ρ>1,则X和Y有完全的正线性相关关系
E.是更广泛使用的度量两个变量之间的相关性程度的指标
A.如果两个信令点质检存在多个链路组,则会使其他链路组的负荷增加
B.如果两个信令点之间只存在一个链路组,则影响所有到该目的信令点的消息,无法转接
C.如果两个信令点质检存在多个链路组,不会使其他链路组的负荷增加
D.如果两个信令点之间只存在一个链路组,不一定影响所有到该目的信令点的消息
A.无论是正或逆压电效应,其作用力与电荷之间呈线性关系
B.晶体在哪个方向上有正压电效应,则在此方向上一定存在逆压电效应
C.晶体在哪个方向上有正压电效应,则在此方向上不一定存在逆压电效应
D.石英晶体不是在任何方向都存在压电效应的
在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见,令college为二值变量,如果读大学则等于1,否则为0。令CahHS也为二值变量,如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是:
college=β0+β1CathHS+其他因素+u
其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。
(i)为什么CathHS可能与u相关?
(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么,以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值?
(iii)令CathRel为二值变量,若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验?
(iv)不足为奇,作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗?
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系