在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是（）

在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平下是否存在线性相关关系的是（）

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在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更好。

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当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。

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在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

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以下哪个指标不能用于线性回归中的模型比较（）

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在假设检验问题中，犯第一类错误的概率α的意义是（）

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在假设检验中，犯一类错误的概率 和犯第二类错误的概率 的关系是（）

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给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个

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在建立线性回归（Linear Regression）之前我们可以利用何种方法挑选重要属性，以降低模型的复杂度？（）

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