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【判断题】
所谓本质细晶粒钢就是一种在任何加热条件下晶粒均不发生粗化的钢。
A.
正确
B.
错误
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参考答案:
举一反三
【单选题】02-1810-3.企业经常通过各种方式与顾客联系、沟通,不断向顾客提供关于企业产品的各种信息,以促进新产品的销售,这在关系营销层次中属于
A.
基本型关系
B.
主动型关系
C.
责任型关系
D.
响应型关系
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【单选题】某一Logit回归模型估计结果如下: = F( + X) (其中F是logistic 分布的累积分布函数)中,下列说法错误的是( )
A.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量的取值为 +0.1
B.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量取1的概率预测值为 +0.1
C.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量的取值为F( +0.1 )
D.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量取1的概率预测值为F( +0.1 )
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【单选题】利用医院就诊或住院病人为研究对象时,由于入院率的不同而造成的偏差是( )
A.
无应答偏倚
B.
Berkson's偏倚
C.
抽样误差
D.
易感性偏倚
E.
混杂偏倚
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【简答题】假定某个逻辑回归模型有两个自变量,其系数分别为 有一个自变量的观察值如下 2.1该观测值的Logit值是多少?Logit= log(Odds).
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【单选题】在Logit回归模型Pr(Y= 1|X) = F(β0+ β1X) (其中F是logistic 分布的累积分布函数)中,下列说法错误的是( )
A.
Logit模型的系数可以用极大似然方法进行估计
B.
F的函数形式为
C.
若β0= -3, β1= 2, X= 0.4,则Pr(Y= 1|X=0.4) =0.0998
D.
给定X, 0+ 1X不是预测的Y=1的概率值
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【单选题】利用医院就诊或住院病人为研究对象时,由于入院率的不同而造成的偏倚是:
A.
无应答偏倚
B.
混杂偏倚
C.
抽样误差
D.
易感性偏倚
E.
Berkson’s偏倚
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【单选题】关于logit回归和SVM不正确的是()
A.
Logit回归目标函数是最小化后验概率
B.
Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小
C.
SVM目标是结构风险最小化
D.
SVM可以有效避免模型过拟合
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【单选题】关于logit回归和SVM不正确的是()
A.
Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率
B.
Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率
C.
SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化
D.
SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
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【单选题】在违约概率模型中。RiskCale模型( )。
A.
只适用于上市公司
B.
运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率
C.
核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系
D.
核心是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者
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【单选题】在logit模型中,回归系数的经济意义是
A.
X对Y的机会比的边际效应
B.
X对Y的机会比的半弹性
C.
X对Y的机会比的弹性
D.
X对Y的对数机会比的弹性
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主动型关系
C.
责任型关系
D.
响应型关系
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【单选题】某一Logit回归模型估计结果如下: = F( + X) (其中F是logistic 分布的累积分布函数)中,下列说法错误的是( )
A.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量的取值为 +0.1
B.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量取1的概率预测值为 +0.1
C.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量的取值为F( +0.1 )
D.
若给定X取值为0.1,则估计出的因变量取1的概率预测值为F( +0.1 )
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【单选题】利用医院就诊或住院病人为研究对象时,由于入院率的不同而造成的偏差是( )
A.
无应答偏倚
B.
Berkson's偏倚
C.
抽样误差
D.
易感性偏倚
E.
混杂偏倚
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【单选题】在Logit回归模型Pr(Y= 1|X) = F(β0+ β1X) (其中F是logistic 分布的累积分布函数)中,下列说法错误的是( )
A.
Logit模型的系数可以用极大似然方法进行估计
B.
F的函数形式为
C.
若β0= -3, β1= 2, X= 0.4,则Pr(Y= 1|X=0.4) =0.0998
D.
给定X, 0+ 1X不是预测的Y=1的概率值
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A.
无应答偏倚
B.
混杂偏倚
C.
抽样误差
D.
易感性偏倚
E.
Berkson’s偏倚
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A.
Logit回归目标函数是最小化后验概率
B.
Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小
C.
SVM目标是结构风险最小化
D.
SVM可以有效避免模型过拟合
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【单选题】关于logit回归和SVM不正确的是()
A.
Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率
B.
Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率
C.
SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化
D.
SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
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A.
只适用于上市公司
B.
运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率
C.
核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系
D.
核心是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者
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【单选题】在logit模型中,回归系数的经济意义是
A.
X对Y的机会比的边际效应
B.
X对Y的机会比的半弹性
C.
X对Y的机会比的弹性
D.
X对Y的对数机会比的弹性
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