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[单选题]

在AMOS中,模型的拟合优度指标不包括()。

A.GFI

B.ML

C.AGFI

D.RMR

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第1题
下列各项检验,是对模型系统进行检验的是:()。
下列各项检验,是对模型系统进行检验的是:()。

A、拟合优度检验

B、预测性能检验

C、方程间误差传递检验

D、样本点间误差传递检验

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第2题
以下关于一元线性回归叙述正确的有()?

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

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第3题
在机器学习算法中,模型欠拟合是指?()

A.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

B.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

C.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

D.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

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第4题
在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

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第5题
在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据

在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据作非线性回归分析.其结果将如何?更进一步,若选用模型来拟合相同的数据,其结果是否比指数增长模型有所改进?试作出模型的残差图进行比较。

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第6题
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型()

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

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第7题
参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第8题
(i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程(12.48)。令ht表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值

(i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程(12.48)。令ht表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值)。有多少个ht是负的?

(ii)在教材(12.48)中增加returni-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗?

(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计教材(12.47)。将βt的估计值与教材方程(11.16)中的对应结果进行比较。

(iv)现在用WLS估计教材方程(12.47),并用教材(12.51)中估计的ARCH模型求出ht这时,你的结果与(iii)中的结果是否相同?

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第9题
过拟合问题是模型在训练集表现较好,但在测试集表现较差,为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法?()

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

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第10题
利用NYSE.RAW中的数据。 (i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个

利用NYSE.RAW中的数据。

(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。

(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_,取何值时最小?这个方差是多少?

(iii)为了预测动态方差,第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗?

(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。

(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗?这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗?

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第11题
传感器的线性度表示校准曲线()的程度。

A.接近真值

B.偏离其拟合直线

C.加载和卸载时不重合

D.在多次测量时的重复

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