关于线性最小均方估计,下列叙述正确的是:()。
A.线性最小均方估计是无偏估计
B.线性最小均方估计也是最小方差无偏估计
C.任何情况下,线性最小均方等价于最大后验概率估计
D.当观测与被估计量是联合正态分布时,线性最小均方估计等价于最小均方估计
A.线性最小均方估计是无偏估计
B.线性最小均方估计也是最小方差无偏估计
C.任何情况下,线性最小均方等价于最大后验概率估计
D.当观测与被估计量是联合正态分布时,线性最小均方估计等价于最小均方估计
A.方差为零的随机变量是随机矢量空间中的零矢量
B.线性最小均方估计是被估计量在观测空间中的投影
C.对于线性最小均方估计,估计的误差矢量与观测(估计时用到的那些观测)矢量是正交的
D.以上都不对
A.最小均方估计为被估计量的条件均值
B.最小均方估计是无偏估计
C.矢量的最小均方估计能使均方误差矩阵对角线的元素达到最小
D.对于线性变换,最小均方估计具有交换性
B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程
C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下,某一个自变量的变化引起因变量变化的比重
D、它的参数可以用最小二乘法进行估计
A.LR模型在加入正则化项后Variance将增大
B.线性SVM是寻找最小边缘的超平面的一个分类器
C.Xgboost和GDBT都是属于boosting算法
D.xgboost和随机森林都是属于bagging算法
A.电路是线性的,当且仅当所有的激励和相应均满足叠加性
B.线性元件满足可叠加性,但不满足齐次性
C.非线性元件不满足可叠加性,但满足齐次性
D.某元件电流与电压之间的关系为u=di/dt,显然,该元件为线性元件
在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:
(i)用OLS估计此模型, 并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?
(ii)像8.5节所讨论的那样,用加权最小二乘法估计这个方程。
(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottie在5%的显著性水平上是否联合显著。
A.总体均数的区间估计是一种常用的参数估计方法
B.总体均数可信区间所求的是在一定概率下的总体均数范围
C.求出总体均数可信区间后,即可推断总体均数肯定会在此范围内
D.95%是指此范围包含总体均数在内的可能性是95%,即估计错误的概率是5%
A.患方不存在过错
B.医方没尽到合理诊疗的义务
C.患方有过错,医方尽到了合理诊疗的义务
D.医患双方均存在过错