题目内容
（请给出正确答案）
A.如果R-Squared增加，则这个特征有意义
B.如果R-Squared减小，则这个特征没有意义
C.仅看R-Squared单一变量，无法确定这个特征是否有意义。
D.以上说法都不对
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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
在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。
(i)利用CRIME L RAW中的数据， 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。
(ii)根据
估计 。数据存在过度散布的证据吗？该如何调整泊松极大似然估计标准误？
(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3，计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论？
A.支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中
B.支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题
C.同分类算法不同的是，支持向量回归要最小化一个凹函数
D.支持向量回归的解是稀疏的
(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。
A.残差平方和SSe=19
B.判定系数R2为0.81
C.估计标准差为0.9
D.样本相关系数R为0.9或-0.9
A.My SQL版SQL语言
B.Python编程语言
C.R编程语言
D.SAS工具
在给定了空间直角坐标系的三维空间中，所有自原点引出的向量添上零向量构成一个三维线性空间R3。
1)问所有终点都在一个平面上的向量是否为子空间？
2)设有过原点的三条直线，这三条直线上的全部向量分别成为三个子空间L1，L2，L3。问L1+L2，L1+L2+L3能构成哪些类型的子空间，试全部列举出来。
3)试用几何空间的例子来说明：若U，V，X，Y是子空间，满足U+V=X，X
Y，是否一定有Y=Y∩U+Y∩V。
设向量组
线性无关,如在向量组的前面加入一个向量β, 证明:在向量组
中至多有一个向量ai(1≤i≤r)可由其前面的i个向量
线性表示.并在R3中做几何解释.
