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国家开放大学大数据分析与挖掘技术
二元选择模型的的参数估计结果可以理解为自变量变动对因变量的边际影响，应当理解为自变量的变动。
【A.】√
【B.】×
在多重选择模型中，对于无序选择模型，一般假定随机误差项是独立同分布的随机变量，且假定服从（ ）。
【A.】卡方分布
【B.】均匀分布
【C.】标准正态分布
【D.】韦布尔分布
对于分析多个属性的离散因变量与自变量的关系的模型是（ ）。
【A.】线性概率模型
【B.】计数模型
【C.】二元选择模型
【D.】多重选择模型
依据离散因变量选项的含义和次序的不同，可以将多重选择模型分为（ ）.
【A.】ordinal probit模型
【B.】有序模型
【C.】无序模型
【D.】ordinal logit模型
对于某个时间、空间等范围内事情发生次数的计数数据，一般都认为其近似服从（ ）。
【A.】卡方分布
【B.】韦布尔分布
【C.】标准正态分布
【D.】泊松分布
下面关于Poisson回归模型说法不正确的是（ ）
【A.】又称为计数模型
【B.】假设观测因变量数据服从Poisson分布
【C.】使用极大似然法进行参数估计
【D.】模型不需要进行检验
为监测某厂家生产的某款激光打印机的质量问题，考察该款打印机发生故障的次数。其发生故障的次数可能会受到打印纸张数量（千页）、打印机使用时长（千小时）、硒鼓（原装/兼容）等因素的影响。收集数据后的分析结果如下：
【图片】
请问关于上面的结果说法正确的是：（ ）
【A.】此次分析构建了一个计数模型
【B.】收集了30个观测数据
【C.】对数似然值为-39.804
【D.】自变量都不显著
对于Poisson回归模型，可以使用极大似然估计进行参数估计。
【A.】√
【B.】×
计数模型的离散因变量的数字是有数值含义的，即次数之间可以进行数学运算。
【A.】√
【B.】×
计数模型的离散因变量的数字是没有数值含义的。
【A.】√
【B.】×
根据从不同总体中随机抽取出来的不同样本，在分析样本特征的基础上建立一定的判别法则，根据新的样本特征和判别法则判别新样本应该来自哪一个总体的是：（ ）
【A.】回归分析
【B.】聚类分析
【C.】主成分分析
【D.】判别分析
下列不属于分类算法的是（ ）。
【A.】决策树
【B.】Kmeans
【C.】最近邻分类
【D.】支持向量机
下列属于分类算法的是（ ）。
【A.】决策树
【B.】Kmeans
【C.】最近邻分类
【D.】支持向量机
针对于多分类问题，我们可以采取哪些方法。（ ）
【A.】“一对一”，对于两两的类别组合，建立【图片】个二分类模型；
【B.】选择可以直接进行多分类的模型；
【C.】直接使用针对二分类问题的模型；
【D.】“一对其他”，给每个类别与其他非此类别的样本建立二分类模型。
根据已知或假定总体是否服从一定的分布（如多元正态分布），可以将判别分析的判别规则分为（ ）。
【A.】两组判别分析
【B.】参数判别规则
【C.】非参数判别规则
【D.】多组判别分析
【A.】√
【B.】×
在多重选择模型中，对于无序选择模型，一般假定随机误差项是独立同分布的随机变量，且假定服从（ ）。
【A.】卡方分布
【B.】均匀分布
【C.】标准正态分布
【D.】韦布尔分布
对于分析多个属性的离散因变量与自变量的关系的模型是（ ）。
【A.】线性概率模型
【B.】计数模型
【C.】二元选择模型
【D.】多重选择模型
依据离散因变量选项的含义和次序的不同，可以将多重选择模型分为（ ）.
【A.】ordinal probit模型
【B.】有序模型
【C.】无序模型
【D.】ordinal logit模型
对于某个时间、空间等范围内事情发生次数的计数数据，一般都认为其近似服从（ ）。
【A.】卡方分布
【B.】韦布尔分布
【C.】标准正态分布
【D.】泊松分布
下面关于Poisson回归模型说法不正确的是（ ）
【A.】又称为计数模型
【B.】假设观测因变量数据服从Poisson分布
【C.】使用极大似然法进行参数估计
【D.】模型不需要进行检验
为监测某厂家生产的某款激光打印机的质量问题，考察该款打印机发生故障的次数。其发生故障的次数可能会受到打印纸张数量（千页）、打印机使用时长（千小时）、硒鼓（原装/兼容）等因素的影响。收集数据后的分析结果如下：
【图片】
请问关于上面的结果说法正确的是：（ ）
【A.】此次分析构建了一个计数模型
【B.】收集了30个观测数据
【C.】对数似然值为-39.804
【D.】自变量都不显著
对于Poisson回归模型，可以使用极大似然估计进行参数估计。
【A.】√
【B.】×
计数模型的离散因变量的数字是有数值含义的，即次数之间可以进行数学运算。
【A.】√
【B.】×
计数模型的离散因变量的数字是没有数值含义的。
【A.】√
【B.】×
根据从不同总体中随机抽取出来的不同样本，在分析样本特征的基础上建立一定的判别法则，根据新的样本特征和判别法则判别新样本应该来自哪一个总体的是：（ ）
【A.】回归分析
【B.】聚类分析
【C.】主成分分析
【D.】判别分析
下列不属于分类算法的是（ ）。
【A.】决策树
【B.】Kmeans
【C.】最近邻分类
【D.】支持向量机
下列属于分类算法的是（ ）。
【A.】决策树
【B.】Kmeans
【C.】最近邻分类
【D.】支持向量机
针对于多分类问题，我们可以采取哪些方法。（ ）
【A.】“一对一”，对于两两的类别组合，建立【图片】个二分类模型；
【B.】选择可以直接进行多分类的模型；
【C.】直接使用针对二分类问题的模型；
【D.】“一对其他”，给每个类别与其他非此类别的样本建立二分类模型。
根据已知或假定总体是否服从一定的分布（如多元正态分布），可以将判别分析的判别规则分为（ ）。
【A.】两组判别分析
【B.】参数判别规则
【C.】非参数判别规则
【D.】多组判别分析