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真题考试:2021自考《自考本科》真题及答案(4)

2024-09-30

真题考试:2021自考《自考本科》真题及答案(4)共129道题1、首选: (单选题)A. 奥氮平B. 支持性心理C. 卡巴喷丁D. 氢化麦角碱试题答案:B2、下列关于工具变量的表述不正确的是 (单选题)A. 工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关B. 工具变量必须与结构方程中的随机误差项不相关C. 工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之问的相关性必须很弱,以避免多重共线性D. 若...

计量经济学课后习题答案汇总

2024-09-30

计量经济学练习题第一章 导论一、单项选择题⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类:一类是时间序列数据,另一类是【  B  】A 总量数据                          B 横截面数据  C平均数据  &nbs...

回归中解决混淆变量的方法

2024-09-30

正则化的回归分析可以避免回归中解决混淆变量的方法    混淆变量是指在统计分析中,一个或多个变量与研究变量之间存在相关性,从而使得研究者很难确定哪个变量对研究变量的影响最为显著。为了解决混淆变量的影响,研究者可以采取以下方法:    1. 控制变量法,通过在研究设计中控制其他可能的混淆变量,使得研究变量与其他变量之间的关系更加清晰。例如,在实验研究中,可以通...

计量经济学第二版第四章课后习题

2024-09-30

第四章课后习题4.1 解1)存在且。因为和之间的相关系数为零,即和相互之间不存在线性关系,两者是相互独立的,所以分别一元回归和二元回归两者的系数都不会发生变化。利用公式证明如下:2)会。3)如第一问解释,,是成立的,所以存在,。4.2 解:根据我对多重共线性的认识,我认为任何一种逐步回归都存在弊端。根据课本上对多重共线性的定义,不仅包括解释变量之间精确的线性关系,还包括解释变量之间近似的线性关系。...

预测与决策试卷及答案

2024-09-30

经济预测与决策考试形式:闭卷 考试时量:150分钟 总分:100分一. 单选题 1*15=15分1.经济预测的第一步是()AA.确定预测目的,制定计划B.搜集审核资料C.建立预测模型D.评价预测成果2.对一年以上五年以下的经济发展前景的预测称为()BA.长期经济预测B.中期经济预测C.短期经济预测D.近期经济预测3.()回归模型中,因变量与自变量的关系是呈直线型的。CA.多元B.非线性C.线性D....

电力系统负荷预测方法与准确性分析考核试卷

2024-09-30

电力系统负荷预测方法与准确性分析考核试卷考生姓名:__________ 答题日期:_______年__月__日 得分:_________ 判卷人:_________一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)1. 电力系统负荷预测的首要目的是( )  A. 优化电力系统运行  B. 提高电力市场竞争力 ...

化工设备智能监控与故障预测考核试卷

2024-09-30

化工设备智能监控与故障预测考核试卷考生姓名:________________ 答题日期:________________ 得分:_________________ 判卷人:_________________一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)1. 下列哪种技术不属于化工设备智能监控手段? ( )A. 传感器技术B. 互联网技术C...

人工智能自然语言技术练习(习题卷7)

2024-09-30

人工智能自然语言技术练习(习题卷7)说明:答案和解析在试卷最后第1部分:单项选择题,共116题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。1.[单选题]SVM中通过()去寻的最优的超平面A)支持向量机B)线性回归C)正则化D)逻辑回归2.[单选题]通常的语义角标注分为()个步骤:①识别、②分类、③剪枝、④后处理A)①②③④B)①③④C)①②④D)①④3.[单选题]已知一个单层神经网络的二进制输...

回归分析中的常见误区与解决方法(十)

2024-09-30

回归分析是统计学中常用的一种方法,用于研究自变量与因变量之间的关系。然而,在实际应用中,很多人都会遇到各种各样的误区。本文将从几个常见的误区入手,探讨回归分析中的问题及解决方法。误区一:过度拟合过度拟合是回归分析中常见的问题,指的是模型对训练数据过度敏感,导致在新数据上表现不佳。解决过度拟合的方法之一是采用交叉验证。通过将数据集分为训练集和测试集,可以评估模型在新数据上的表现。另外,还可以尝试使用...

逐步回归剔除变量的规则

2024-09-30

逐步回归剔除变量的规则    逐步回归是一种逐步添加或删除自变量的回归分析方法,其目的是到最佳的自变量组合来解释因变量的变化。剔除变量的规则可以分为前向剔除和后向剔除两种方式。    在前向剔除中,我们首先选择一个自变量,然后逐步添加其他自变量,每次添加一个自变量后,观察模型的拟合优度和自变量的显著性,如果添加自变量后模型的拟合优度有显著提高且自变量的显著...