A.共线
B.异面
C.相等
D.大小相等,方向相反
第2题
图中向量描述正确的是:
A、d = [0.5, 2]
B、e = [0.5, 3]
C、f = [2, 0]
D、g = [?2, -1]
第3题
图中向量描述正确的是:
A、e = [0.5,?3]
B、f = [2, 0]
C、g = [2, 1]
D、h = [-2.5, -2]
第4题
A、若y0到u1的欧氏距离的大于若y0到u2的欧氏距离,则则将y0归到第二群体
B、若(u1-u2)TA-1y0>0.5(u1-u2)TA-1(u1+u2),则将y0归到第一群体
C、若(u1-u2)TA-1y0>0.5(u1-u2)TA-1(u1+u2),则将y0归到第二群体
D、若y0到u1的马氏距离的大于若y0到u2的马氏距离,则将y0归到第一群体
第7题
本案例数据文件请至“第五章案例数据文件”处下载,其中x 是自变量,y 是因变量。我们要检验线性回归模型的误差是否有自相关现象,如果有自相关现象,用迭代法来消除自相关。 先进行数据分析,再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1. 用普通最小二乘法建立 y 关于 x 的回归方程,结果是 ( ) A. y=-1.3348 + 0.0762 x B. y=-1.4348 + 0.1762 x C. y=-1.5348 + 0.2762 x D. y=-1.6348 + 0.3762 x 2. 使用残差向量的皮尔逊相关系数,计算残差序列的一阶自相关系数的值为 ( ) A. 0.46 B. 0.56 C. 0.66 D. 0.76 3. 按定义计算残差序列的 DW 统计量。已知 1% 的 DW 检验的上下界分别为
和
. 则DW 统计量和残差自相关性的判断结果是 ( ) A. DW=0.667, 残差存在自相关。 B. DW=1.227, 残差存在自相关。 C. DW=0.667, 残差不存在自相关。 D. DW=1.227, 残差不存在自相关。 4. 按照迭代法的算法,使用下述变量代换,其中的
由
计算得来。 然后用普通最小二乘法,得到的回归方程和残差的自相关系数分别是 ( )
A. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.6. B. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.5. C. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.4. D. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.3. 5. 使用第4题的迭代法处理后的回归方程是 ( ) A.
B.
C.
D.
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