一般线性模型GLM可用于Y是数据，X是数据（）
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某地区2002～2013年统计某种产品消费量(Y)及同期相关产业产值(X)得出如下数据：∑xi2=28.68∑yi=80.4，=8.94∑xi=16.2，=1.62∑xiyi=154.33，用一元线性回归模型的回归系数是()。
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一般线性模型（GLM）能在考虑连续的X，s的影响条件下，反映出（）对Y的影响.
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（）是用于度量两个变量X与Y之间的线性相关程度的指标。
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
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一元线性回归模型中，x，y之间的线性相关的程度越小，r2（）
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在一个使用Chinese Wall模型建立访问控制的信息系统中，数据W和数据X在一个兴趣冲突域中，数据Y和数据Z在另一个信息兴趣冲突域中，那么可以确定一个新注册的用户：（）。
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在一个使用ChineseWall模型建立访问控制的信息系统中，数据W和数据X在一个兴趣冲突域中，数据Y和数据Z在另一个兴趣冲突域中，那么可以确定一个新注册的用户：（）
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某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0y关于x的一元线性回归方程=A+Bx中A与B应该是（）
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在散布图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态，便可推断成对数据之间的相关程度，当X值增加，相应的Y值也增加，说明X与Y之间是（）
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一般数据库管理系统是按不同的数据模型把数据组织到数据库的，常用的数据模型可分为（）等几种。
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若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
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根据下图的数据，利用一元线性回归模型 y=a+b*ln(x)预测当销售额 29.5 时，流通率 保留一位小数的预测值为（ ）。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201903/fdc0e958ae364a038622b646c1fde537.png
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基于三月份市场样本数据，沪深300指数期货价格（Y）与沪深300指数（x）满足回归方程：Y=-0.237+1．068X，回归方程的F检验的P值为0．04。据此回答下列各两题。显著性水平α为（）时，Y与X之间的线性关系显著。（多选）
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已知简单线性回归模型的决定系数为0.81，Y与X的相关系数可能是（）。
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在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是（）
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在一个使用Chinese Wall 模型建立访问控制的信息系统中，数据W和数据X在一个兴趣冲突域中，数据Y和数据Z在另一个兴趣冲突域中，那么可以确定一个新注册的用户：()
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一般线性模型GLM可用于Y是（)数据，X是（)数据。A.连续型/连续和离散B.离散型/连续型C.离散型/离散型
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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：
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在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处（）理时间是什么关系B
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下表是学生的期中和期末考试成绩 期中成绩x | 期末成绩y ----------------------- 72 | 84 50 | 63 81 | 77 74 | 78 94 | 90 86 | 75 59 | 49 83 | 79 65 | 77 33 | 52 88 | 74 81 | 90 绘制数据图，观察x和y是否具有线性关系。
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在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
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（)是用于度量两个变量X与Y之间的线性相关程度的指标
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假设存在二元线性回归模型，被解释变量是y，解释变量是x和z，写出进行异方差性white检验的全过程？
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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。
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