A.一律按无序分类变量引入模型
B.一律按有序分类变量引入模型
C.按有序还是无序变量引入,须视拟合效果和专业解释而定
D.此种情形,不宜拟合对数线性模型
E.以上答案都不对
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A.交互效应指某几个自变量对因变量的联合作用
B.某两维交互效应为零,则包含该效应的三维交互效应必为零
C.某三维交互效应不为零,并不表明该效应包含的所有两维交互效应也不为零
D.高维列联表中,某单元格的频数越大,交互效应越大
E.交互效应的大小受主效应大小的影响
A.主效应大小反映了自变量对因变量的影响
B.主效应反映了因变量对期望频数的贡献
C.主效应反映了自变量对期望频数的贡献
D.对主效应的分析无实际意义
E.主效应无统计学意义时,不必再拟合其他谱系模型
A.可有效地分析高维列联表资料
B.可进行多个分类变量间关系的探索性分析
C.既可分析反应变量与解释变量间的关系,也可分析解释变量间的关系
D.可有效避免混杂因素的影响,提高分析效率
E.以上答案都对
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模型拟合的优劣,无法通过残差序列的下述()指标判断。
对识别的模型作参数估计。
主成分分析主要应用在哪些方面?
Meta分析中,如果异质性检验不拒绝H0,一般采用()进行效应合并。
异质性检验采用的统计量是()。
如果序列的自相关函数拖尾,偏自相关函数截尾,则首先考虑的模型是()。
关于meta分析,以下()说法不正确。
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时域分析的结果可否对频域分析有指导意义?频域分析的结果又可否对时域建模有所启示?请自行搜集时间序列数据,在分析过程中尝试回答以上问题。
Meta分析时,固定效应模型和随机效应模型有什么不同?如果研究间有异质性,应如何处理?