模型树构建之后，为了避免过度拟合，需要对模型树进行________。

为了判断和哪个模型更好地拟合了数据，我们不能使用的原因是

A、当0<y<1时，<img data="501606">会是负数

B、在这两个模型中，SST的单位不一样

C、在对数线性模型中，斜率系数的含义发生了变化

D、在对数线性模型中，可能会大于1

为了判断和哪个模型更好地拟合了数据，我们不能使用的原因是

A、当0<y<1时，<img style="white-space:normal" data="501606">会是负数

B、在这两个模型中，SST的单位不一样

C、在对数线性模型中，斜率系数的含义发生了变化

D、在对数线性模型中，可能会大于1

为了判断和哪个模型更好地拟合了数据，我们不能使用的原因是

A、当0<y> <1时， src="http://static.jiandati.com/de8942d-chaoxing2016-501606.png">会是负数

B、在这两个模型中，SST的单位不一样

C、在对数线性模型中，斜率系数的含义发生了变化

D、在对数线性模型中，可能会大于1

线性回归模型中，对于拟合优度描述正确的是：

A、拟合优度取值范围为[0,1]

B、在线性回归模型中，一般拟合优度越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著

C、拟合优度通常等于回归平方和与总体平方和的比值

D、在线性回归模型中，一般拟合优度越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著

1.度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A.伪B.回归的标准误(SER) C.D.回归系数的大小 2。在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着 A.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60% B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40% C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1 D.给定解释变量的值，因变量的值为0.6 3.以下关于二值因变量模型的说法正确的是： A.当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型 B.应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计 C.可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度 D.OLS方法在所有模型设定下均不再适用 4.在估计Probit和Logit模型时： A.不再成立 B.仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 C.自变量不能再包括有二值变量 D.因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 5.线性概率模型的主要缺点是： A.无法使用作为拟合优度的度量 B.因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1 C.因变量的预测值可能大于1或者小于0 D.系数估计不准确

此题为判断题(对，错)。

A.等时单元

B.等长单元

C.等质单元

D.等体单元

A.模型不但可对欧式期权进行定价，也可对美式期权、奇异期权以及结构化金融产品进行定价

B.模型思路简洁、应用广泛

C.步数比较大时，二叉树法更加接近现实的情形

D.当步数为n时，nT时刻股票价格共有71种可能