题目内容
（请给出正确答案）
下列关于回归模型的说法，正确的是（）。
A．一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程
B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大
C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
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A.分类与回归都属于监督学习的内容
B.分类模型和回归模型两种模型没有任何联系，在回归的基础上不能建立分类
C.分类问题的输出是离散型变量（如:+1、-1），是一种定性输出
D.回归问题的输出是连续型变量，是一种定量输出
A.线性回归主要对连续性数值进行预测
B.逻辑回归不属于分类算法
C.逻辑回归的本质是概率性回归，是广义线性模型的一种
D.线性回归中，“最小二乘法”是基于均方误差最小化来进行模型求解的方法
A.它是使用回归分析的统计学习模型来研究变量之间可能存在的关系
B.它只能用于研究变量之间属于线性关系的场景
C.寻找最优模型时可以通过正规方程或者梯度下降的方法进行参数优化
D.单纯的线性回归模型比较容易出现过拟合的现象
A.若要提高估计量的有效性，可适当增大样本量
B.若要提高估计量的有效性，可选取更加集中的样本
C.Po,B是Y;的线性组合
D.Bo,B 是参数Bo,B1的无偏估计
E.最小二乘参数估计值是将离差平方和最小化得出的
关于多元线性回归模型的说法，正确的是()。
A．如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好
B．如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差
C．如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量
D．如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
A.检查异常值是很重要的，因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对
A.随机解释变量与随机误差项正相关，OLS估计会低估截距项而高估斜率项
B.随机解释变量与随机误差项正相关，OLS估计会高估截距项而低估斜率项
C.随机解释变量与随机误差项负相关，OLS估计会高估截距项而低估斜率项
D.随机解释变量与随机误差项负相关，OLS估计会低估截距项而高估斜率项
关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。
A.拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好
B.t检验是用来检验方程整体的显著性的
C. 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好
D.拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1
A. 拟合优度R²越接近1，说明拟合的效果越好
B. t检验是用来检验方程整体的显著性的
C. 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好
D. 拟合优度R²的取值范围是-1≤R²≤1
A.时间序列数据和横截面数据没有差异
B.对回归模型进行总体显著性检验没有必要
C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的
D.决定系数R2不可以用于衡量拟合优度
