知到回归分析与实现期末答案(知到APP2023答案)

分类： 教育学答案发布于：2024-06-02 13:14:41ė47971次浏览628条评论

知到回归分析与实现期末答案(知到APP2023答案)

1、知到知单选题：
相关系数等于0表明两个变量（）
选项：
A:不存在线性相关关系
B:不存在相关关系
C:存在相关关系
D:存在线性相关关系
答案:【不存在线性相关关系】

2、回归单选题：
多元线性回归的分析全局显著性检验可以利用哪种方法进行评估（）
选项：
A:t检验
B:调整的R2
C:F检验
D:拟合优度检验
答案:【调整的R2】

3、单选题：
总体平方和TSS、实现残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的期末关系是（）
选项：
A:RSS=TSS+ESS
B:ESS=RSS-TSS
C:TSS=RSS+ESS
D:ESS=TSS+RSS
答案:【TSS=RSS+ESS】

4、多选题：
定序数据具有以下那些特征（）
选项：
A:有顺序意义
B:有数值意义
C:无数值意义
D:无顺序意义
答案:【有顺序意义;
无数值意义】

5、答案P答判断题：
Cook距离作用是知到知判断数据中是否存在异常值或强影响点的。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

6、回归判断题：
回归分析的分析思想就是把业务问题定义为数据可分析的问题的过程。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

7、实现判断题：
回归分析通过显著性判断哪些X同Y是期末真正相关的。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】

8、答案P答判断题：
生存分析的知到知因变量的数据类型为计数数据。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】

9、回归判断题：
回归分析基于自变量的分析类型分可为线性回归、0-1回归、定序回归、泊松回归以及生存分析。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】

10、判断题：
利用R语言建立多元线性回归模型使用的函数为glm。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】

第二章单元测试

1、单选题：
以下哪个不是二分类数据的特点（）。
选项：
A:是离散型变量
B:有两个取值
C:我们所研究的数据离散型因变量只有两个取值时，我们称为二分类问题
D:具有连续型的特点
答案:【具有连续型的特点】

2、单选题：
关于逻辑回归模型，描述正确的是（）。
选项：
A:逻辑回归的系数通过最小二乘法进行估计
B:在对逻辑回归模型进行应用时，阈值必须取0.5
C:逻辑回归针对Y=1的概率进行建模。判断某件事情是否生的重点是预测该事情发生的概率
D:逻辑回归又称logistic回归分析，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域
答案:【逻辑回归针对Y=1的概率进行建模。判断某件事情是否生的重点是预测该事情发生的概率】

3、单选题：
以下哪个不是二分类数据（）。
选项：
A:饭店某菜品销量
B:饭店生意是否火爆
C:明天温度
D:汽车种类
答案:【饭店生意是否火爆】

4、单选题：
以下哪个是可以用来评估逻辑回归模型的指标（）。
选项：
A:SSE
B:Cox
C:AUC
D:SST
答案:【AUC】

5、多选题：
以下哪些数据不适用于逻辑回归模型（）。
选项：
A:根据天气情况，研究明天是否下雨
B:超市营业额分析
C:预测某个患者是否患病
D:求职薪资预测分析
答案:【超市营业额分析;
求职薪资预测分析】

6、多选题：
以下哪些数据适用于逻辑回归模型（）。
选项：
A:在线医生预约量分析
B:预测某个人是否通过面试
C:预测某产品的上架时间
D:预测地震是否发生
答案:【预测某个人是否通过面试;
预测地震是否发生】

7、判断题：
逻辑回归希望预测Y=1/0，需要一个阈值c:当预测概率大于c的时候，将Y预测成1；当预测概率小于c的时候，将Y预测成0。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】

8、判断题：
线性回归模型中我们采用最小二乘法求解模型系数，而因为逻辑回归模型的特性，在求解系数过程中我们也可以采用最小二乘法方法。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】

9、判断题：
逻辑回归和线性回归模型本质上没有区别，只是名字叫法不同而已。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】

10、判断题：
逻辑回归可以用来预测某地区二手房房价。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】

智慧树回归分析与实现

智慧树是一款在线教育平台，为广大学生提供了方便、优质的在线教育服务。其中，回归分析是智慧树的重要组成部分之一，下面将对智慧树回归分析的实现进行详细介绍。

一、回归分析的概念与意义

回归分析是一种统计学方法，它主要用于探讨自变量和因变量之间的关系。也就是说，通过回归分析，我们可以利用自变量来预测因变量的变化情况。在教育领域中，回归分析可以用于研究学生的学习成绩与各种因素之间的关系，从而帮助学生更好地提高学习效果。

二、智慧树回归分析的实现

智慧树回归分析的实现主要分为以下三个步骤：

1. 收集数据

在回归分析中，数据的质量对结果的影响非常大。因此，在实现智慧树回归分析之前，需要收集大量的数据。例如，在研究学生学习成绩与各种因素之间的关系时，需要收集学生的个人信息、学习成绩、家庭背景、课堂出勤率等数据。

2. 数据处理与分析

在收集到数据后，需要对数据进行处理与分析。常用的数据处理和分析方法包括数据清洗、变量筛选、特征工程、模型建立、模型评估等。其中，模型建立是智慧树回归分析的核心，常用的模型包括线性回归、岭回归、lasso回归等。

3. 结果展示与应用

在完成模型建立后，需要对模型进行评估，并将结果进行可视化处理。常用的评估指标包括均方误差、R方值等。评估结果可以帮助我们了解模型的优劣，并对模型进行调整。最后，需要将回归分析的结果应用于实际教学中，帮助学生更好地提高学习效果。

三、智慧树回归分析的优势

相比传统的教学方法，智慧树回归分析具有以下优势：

1. 个性化教学

通过回归分析，智慧树可以了解学生的学习情况，并根据学生的特点进行个性化教学。例如，对于学习成绩较差的学生，可以针对性地提供更多的辅导，并设计更加适合他们的学习计划。

2. 教学效果可见

通过回归分析的结果，可以清晰地了解教学效果。例如，可以分析学生的学习成绩与各种因素之间的关系，从而确定哪些因素对学习成绩影响最大，并通过调整这些因素来提高学习效果。

3. 教学资源丰富

智慧树回归分析可以收集大量的数据，并利用这些数据来完善教学资源。例如，可以根据学生的学习情况，为他们提供更加适合的学习资料，并根据学生的反馈不断更新教学资源。

四、智慧树回归分析的未来发展

随着智慧树回归分析的不断发展，它的未来将会更加广阔。例如，可以将回归分析与人工智能技术结合起来，实现更加精准的数据处理和分析。同时，可以将回归分析应用于更加广泛的教育领域，例如职业培训、在线课程等。

五、总结

智慧树回归分析是一种重要的教育教学方法，它可以帮助学生更好地提高学习效果，并为学校和教师提供更加全面、精准的教学资源。随着技术的不断发展和进步，智慧树回归分析的应用场景将会更加广泛，成为未来教育发展的重要组成部分。



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