niusouti.com

Logistic回归模型可以用于定性数据分析。

题目

Logistic回归模型可以用于定性数据分析。

相似考题

1.分析因变量为二分类变量的资料应采用()。A、简单线性回归模型B、多重线性回归模型C、logistic回归D、线性相关E、以上都可以

2.在数据挖掘中，应用于"分型"分析的模型是( )。A.卡方检验模型B.正态分布模型C.聚类分析模型D.因子分析模型E.Logistic模型

3.在数据挖掘中，应用于"分型"分析的模型是( )。A.卡方检验模型B.正态分布模型C.聚类分析模型D.因子分析模型E.Logistic模型在数据挖掘中，应用于"均数"分析的模型是( )。A.卡方检验模型B.正态分布模型C.聚类分析模型D.因子分析模型E.Logistic模型请帮忙给出每个问题的正确答案和分析，谢谢！

4.按照研究设计类型logistic回归可分为()。A、非条件logistic回归B、条件logistic回归C、二者都有D、区组logistic回归E、相关logistic

参考答案和解析
正确
更多“Logistic回归模型可以用于定性数据分析。”相关问题

  • 第1题：

    研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立

    A、多元线性回归模型

    B、主成分回归模型

    C、因子分析模型

    D、logistic回归模型

    E、主成分模型


    参考答案：D

  • 第2题：

    采用logistic多元回归分析

    A．

    B．

    C．

    D．

    E．


    正确答案：D

  • 第3题：

    meta分析过程中计算合并后综合效应的大小时，经过异质性检验，如果各研究的结果不同质，那么要计算合并后的统计量可以采用

    A．固定效应模型

    B．logistic回归模型

    C．随机效应模型

    D．一般线性模型

    E．广义线性模型


    正确答案：C
    试题难度：中
    认知层次：简单应用
    解析：此题是简单应用题，主要考查考生对meta分析过程中对固定效应模型和随机效应模型的合理应用。

  • 第4题：

    常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有（）

    • A、伽玛回归
    • B、泊松回归
    • C、Logistic回归
    • D、Probit回归

    正确答案:C,D

  • 第5题：

    如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况？


    正确答案: 在Logistic回归模型建立后，需要对整个模型的拟合情况以及回归系数的显著性做出判断，一般可用似然比检验，计分检验，Wald检验三种检验方法，其中似然比检验较为常用，其检验统计量为两个不同模型的最大似然对数值之差的负二倍，有时也叫剩余差

  • 第6题：

    生存分析常用的统计方法有（）。

    • A、logistic回归分析
    • B、Cox回归分析
    • C、多重线性回归分析
    • D、寿命表法
    • E、Kaplan-Meier法

    正确答案:B,D,E

  • 第7题：

    LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料。


    正确答案:正确

  • 第8题：

    针对银行客户流失问题，以下哪个方法可以建立预测模型（）

    • A、Logistic回归
    • B、神经网络
    • C、概率统计
    • D、集合论

    正确答案:A

  • 第9题：

    两分类Logistic回归模型的一般定义中，因变量（Y）是0～1变量。


    正确答案:正确

  • 第10题：

    Logistic回归分析可使用哪些类型的自变量？


    正确答案: 1.连续性变量，名义变量，有序分类变量
    2.当Logistic回归模型中自变量含有分类变量，特别是含有有序分类变量时，需要将分类变量转换为哑变量，有序分类变量可以按连续性变量或哑变量两种方法去进行处理。
    3.当Logistic回归模型的自变量中既含有连续性变量又含有分类变量时，最好将连续性变量转化为分类变量去处理，以便更好的解释Logistic回归分析结果

  • 第11题：

    RIA的数据处理应用的主要是（）

    • A、Logit-Log模型
    • B、三参数质量作用定律模型
    • C、四参数Logistic模型
    • D、五参数Logistic模型
    • E、四参数质量作用定律模型

    正确答案:A,B,C

  • 第12题：

    单选题
    关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）
    A

    逻辑回归的因变量为数值变量

    B

    逻辑回归的因变量为定性变量

    C

    逻辑回归的自变量是定性变量

    D

    逻辑回归的因变量只能有两种取值


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    药物经济学研究中的数据资料分析时，常用的统计分析方法有

    A．T检验

    B．采用logistic多元回归分析

    C．Cmh检验

    D．采用卡方检验

    E．多元线形回归


    正确答案：ABCDE

  • 第14题：

    关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( )

    A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小

    B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率

    C.SVM的目标的结构风险最小化

    D.SVM可以有效避免模型过拟合


    答案：B

  • 第15题：

    可以线性化的曲线模型有（）。

    • A、一元多项式回归模型
    • B、LOGISTIC模型
    • C、双曲线回归模型
    • D、对数曲线模型
    • E、修正指数曲线模型

    正确答案:A,C,D

  • 第16题：

    关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）

    • A、逻辑回归的因变量为数值变量
    • B、逻辑回归的因变量为定性变量
    • C、逻辑回归的自变量是定性变量
    • D、逻辑回归的因变量只能有两种取值

    正确答案:B

  • 第17题：

    对连续性变量混杂因素在统计处理中的判断和控制，一般采用

    • A、分层分析
    • B、计算标准化率
    • C、可以用logistic回归分析、Cox回归分析
    • D、方差分析
    • E、配对t检验

    正确答案:C

  • 第18题：

    meta分析过程中计算合并后综合效应的大小时，经过异质性检验，如果各研究的结果不同质，那么要计算合并后的统计量可以采用（）

    • A、固定效应模型
    • B、logistic回归模型
    • C、随机效应模型
    • D、一般线性模型
    • E、广义线性模型

    正确答案:C

  • 第19题：

    描述并分析Logistic模型，该模型有何重要的意义。


    正确答案: 描述与分析：呈“S”型。具体可分为5个时期：①开始期，由于种群个体数很少，密度增长缓慢；②加速期，随个体数增加，密度增长逐渐加快；③转折期，当个体数达到饱和密度一半（K/2）时密度增长最快；④减速期，个体数超过K/2以后，密度增长逐渐变慢；⑤饱和期，种群个体数达到K值而饱和。重要的意义：它是许多两个相互作用种群增长模型的基础；它是农、林、渔业等实践领域中，确定最大持续产量的主要模型；模型中r、K两个参数已成为生物进化对策理论中的重要概念。

  • 第20题：

    回归分析模型可以是（）

    • A、一元线性回归模型
    • B、多元线性回归模型
    • C、系统聚类分析
    • D、一元回归模型，多元回归模型

    正确答案:D

  • 第21题：

    Logistic回归分析中注意事项。


    正确答案: 1.样本量
    非条件Logistic回归模型中病例和对照人数应至少各有30~50例，自变量越多需要例数越大；条件Logistic回归模型资料，样本的匹配组数应为纳入自变量个数的20倍
    2.自变量得筛选不能完全依赖于检验水平
    3.数值型自变量的有序转化有利于结果解释
    4.条件Logistic回归模型不能用于预测

  • 第22题：

    在Logistic回归分析中，用样本资料拟合模型后，回归系数bi>0，并且有统计学意义，则可以认为Xi越大，因变量所描述的事件发生的概率就越大。


    正确答案:正确

  • 第23题：

    判断题
    LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    单选题
    回归分析模型可以是（）
    A

    一元线性回归模型

    B

    多元线性回归模型

    C

    系统聚类分析

    D

    一元回归模型，多元回归模型


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

相关内容