第五章单元测试
- 线性回归方程中的截距a以及系数b与数学中的含义一致。（ ）
- 利用Excel实现一元线性回归中，三种方法得到的线性回归方程完全一致。（ ）
- Python实现一元线性回归的解决方案，输出结果中R-squared值越小说明，模型对真实值的解释程度越高。（ ）
- 利用Excel实现一元线性回归中的三种方法都无法实现多元线性回归。（ ）
- Python实现多元线性回归中如果不为X矩阵增加截距项，运行结果也能显示线性方程中的截距项。（ ）
- 多元线性回归过程中发现相关性不强或不显著的变量时，可以剔除后进行再次回归，以提高回归的R2。（ ）
- 回归是设法找出变量间在数量上的依存变化关系, 用函数表达式表达出来，这个表达式称之为回归方程。（ ）
- 残差分析：如果残差没有均匀分布在水平线两侧，而是呈现一定“规律性”，暗示存在某些“规律”没有被发现。（ ）
- 在回归分析中要求因变量Y是随机变量，服从正态分布，自变量X可以是随机变量也可以是给定的变量。（ ）
- 如果QQ图存在一定的弯曲，暗示残差可能不符合正态分布。（ ）
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
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