A.交互效應(yīng)指某幾個(gè)自變量對(duì)因變量的聯(lián)合作用
B.某兩維交互效應(yīng)為零，則包含該效應(yīng)的三維交互效應(yīng)必為零
C.某三維交互效應(yīng)不為零，并不表明該效應(yīng)包含的所有兩維交互效應(yīng)也不為零
D.高維列聯(lián)表中，某單元格的頻數(shù)越大，交互效應(yīng)越大
E.交互效應(yīng)的大小受主效應(yīng)大小的影響
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A.主效應(yīng)大小反映了自變量對(duì)因變量的影響
B.主效應(yīng)反映了因變量對(duì)期望頻數(shù)的貢獻(xiàn)
C.主效應(yīng)反映了自變量對(duì)期望頻數(shù)的貢獻(xiàn)
D.對(duì)主效應(yīng)的分析無(wú)實(shí)際意義
E.主效應(yīng)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，不必再擬合其他譜系模型
A.可有效地分析高維列聯(lián)表資料
B.可進(jìn)行多個(gè)分類變量間關(guān)系的探索性分析
C.既可分析反應(yīng)變量與解釋變量間的關(guān)系，也可分析解釋變量間的關(guān)系
D.可有效避免混雜因素的影響，提高分析效率
E.以上答案都對(duì)
最新試題
聚類分析時(shí)，常用的有哪些計(jì)算類與類之間距離的方法？
關(guān)于meta分析，以下（）說(shuō)法不正確。
對(duì)連續(xù)型變量資料的meta分析，如果各納入研究的測(cè)量單位不同，應(yīng)采用（）作為效應(yīng)合并指標(biāo)。
在采用病例-對(duì)照研究的關(guān)聯(lián)分析中，對(duì)于已知遺傳模式的疾病，可把遺傳模式的信息利用到X2檢驗(yàn)中或logistic 回歸中，試問(wèn)遺傳模式分別為顯性、隱性、乘積模式時(shí)，如何把這些信息加入到logistic 回歸模型中？
已知隨機(jī)序列的樣本觀察值如下，試討論此序列的平穩(wěn)性。若不平穩(wěn)，欲使序列平穩(wěn)宜采取什么措施？
如表給出了20世紀(jì)70年代到80年代完成的有關(guān)阿司匹林降低心肌梗死后死亡風(fēng)險(xiǎn)的7個(gè)臨床試驗(yàn)的研究結(jié)果。試分別用固定效應(yīng)模型Peto法及隨機(jī)效應(yīng)模型D-L法進(jìn)行效應(yīng)合并，給出效應(yīng)合并值的點(diǎn)估計(jì)及區(qū)間估計(jì)，并比較兩種方法得到的合并效應(yīng)值。
Sewell與Shan對(duì)Wisconsin州的10 317名高中生是否計(jì)劃上大學(xué)的一項(xiàng)調(diào)查，調(diào)查變量包括家庭的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（socioeconomic status，低/中低/中高/高）、智力水平（intelligence，低/中下/中上/高）、是否計(jì)劃入學(xué)（plan college，是/否）、性別（sex，男/女）和父母重視鼓勵(lì)程度（parental encouragement，低/高）。5個(gè)變量分別以T、I、P、S、E表示，構(gòu)成4×4×2×2×2的高維表，見表。試分析與“是否計(jì)劃入學(xué)”有關(guān)的因素。
對(duì)比對(duì)數(shù)線性模型與Logistic模型的應(yīng)用場(chǎng)合。
系數(shù)（）可以使指數(shù)平滑的預(yù)測(cè)結(jié)果跟蹤序列發(fā)生新變化的效果最佳。
據(jù)表提供的數(shù)據(jù)信息可以構(gòu)建一棵決策樹，請(qǐng)利用最大信息增益方法寫出如何選出根結(jié)點(diǎn)中用于分割的特征。