题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
当因变量数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点(即异常值)时，更合适的回归模型是()。
A.线性回归模型
B.Logistic回归模型
C.分位数回归
D.非线性回归
答案
查看答案
重要提示：请勿将账号共享给其他人使用，违者账号将被封禁！
查看《购买须知》>>>
请输入或粘贴题目内容
搜题
拍照、语音搜题，请扫码下载APP
题目内容
（请给出正确答案）
A.线性回归模型
B.Logistic回归模型
C.分位数回归
D.非线性回归
答案
更多“当因变量数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点(即异常值)时，更合适的回归模型是()。”相关的问题
第1题
A.判断变量间是否存在线性关系
B.考察变量间是否存在数量上的依存关系
C.明确自变量和因变量
D.对数据进行标准化处理
E.检测数据集中是否存在异常值
第2题
A.回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系
B.在重复抽样中自变量x值是固定的，即假定x是非随机的
C.误差项ε的均值为零，方差为常数
D.误差项ε是独立随机变量且服从正态分布
第3题
A.均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评价依据
B.当有多个自变量可以同时影响因变量时，可以考虑建立多元线性回归模型
C.多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量
D.多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
第4题
A.当函数形式为未知参数的线性函数时，称为线性回归分析模型
B.当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型
C.当自变量的个数大于1时称为多元回归
D.当因变量个数大于1时称为多元回归
第5题
第7题
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
第8题
A.1，2，3, 4
B.1,2，3
C.1，3，4
D.1，2
第9题
A.误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即E(ε)=0
B.在重复抽样中，自变量x的取值是随机的
C.误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立
D.对于所有的x值，ε的方差σ2都相同
E.因变量y与自变量x之间具有线性关系
第10题
A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
