5、面板分位数模型回归命令qregpd选项quantile（)中的“”默认是0.5，即中位数。

某国政府想了解是否可以通过限制酒类饮品贩售时间减少民众对于酒精的消费。某研究团队使用了该国60个城市2001-2010年的面板数据（T=10），回归模型如下：其中，代表城市在年的人均酒精消费量（单位：升/年），代表城市在年的平均每天酒类饮品允许贩售时长（单位：小时）。回归结果如下：请使用上述回归结果预测，如果酒类饮品贩售时间减少15%，则该国民众对于酒精的人均消费平均减少多少？（）

1.06 升/年 0.792 升/年 0.528 升/年 0.0528升/年 0.0792升/年

查看最佳答案

5、在线性回归模型中，总偏差平方和、回归平方和、残差平方和的关系等式____________。

查看最佳答案

执行图案填充命令，打开图案填充创建选项卡，在选项面板孤岛检测下拉列表框中选择忽略孤岛检测，填充后的效果如下图所示（）

是否

查看最佳答案

画笔除了可以在选项栏中进行设置外,还可以通过画笔面板进行更丰富的设置,执行“窗口”——“画笔”命令,可以调出画笔面板。（)

是否

查看最佳答案

通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb）评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、通过Tensorboard显示构建的计算图。上传的源代码中有相应的源代码结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb）嵌入图片的方法为markdown cell中代码＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。备注：

查看最佳答案

简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性

查看最佳答案

要在工程图中査看和编辑模型尺寸，使用“工程图标注"工具面板上的“检索尺寸"命令。（）

是否

查看最佳答案

在【建筑】选项栏中的【模型】命令菜单下，包含以下哪些命令（)。

A．模型体积 B．模型文字 C．模型线 D．模型组 E．模型面积

查看最佳答案

2、面板协整回归模型是变系数模型的面板协整检验方法是（）

A．Westerlund VR-p检验 B．Kao检验（高志华检验） C．Westerlund VR-g检验 D．Pedroni检验

查看最佳答案

假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精度X和测试精度Y。现在要在同一数据中添加一些新特征，以下哪些是错误的选项。注：假设剩余参数相同。

A．训练精度提高 B．训练准确度提高或保持不变 C．测试精度提高或保持不变