A.估計(jì)同一個(gè)總體參數(shù)可以用多個(gè)不同的統(tǒng)計(jì)量
B.統(tǒng)計(jì)量是樣本的函數(shù)
C.統(tǒng)計(jì)量不含有總體的參數(shù)
D.統(tǒng)計(jì)量是隨機(jī)變量
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A.定性預(yù)測(cè)
B.情景預(yù)測(cè)
C.時(shí)間序列預(yù)測(cè)
D.回歸預(yù)測(cè)
A.各處理?xiàng)l件下的樣本均來(lái)自正態(tài)總體
B.各處理?xiàng)l件下的樣本相互獨(dú)立
C.各處理?xiàng)l件下樣本的方差都相等
D.各處理?xiàng)l件下樣本均值相等,方差可以不等
A.凝聚方式聚類
B.分解方式聚類
C.Q型聚類
D.R型聚類
A.ogistic回歸
B.SVM算法
C.CART決策樹(shù)
D.樸素貝葉斯
A.隨機(jī)森林算法的分類精度不會(huì)隨著決策樹(shù)數(shù)量的增加而提高
B.隨機(jī)森林算法對(duì)異常值和缺失值不敏感
C.隨機(jī)森林算法不需要考慮過(guò)擬合問(wèn)題
D.決策樹(shù)之間相關(guān)系數(shù)越低、每棵決策樹(shù)分類精度越高的隨機(jī)森林模型的分類效果越好
最新試題
建設(shè)投資包括()等。
戰(zhàn)略集團(tuán)的三種用途()
有效的市場(chǎng)細(xì)分必須滿足如下條件()。
以下對(duì)SVM算法的描述中正確的是()。
時(shí)間序列的問(wèn)題需考慮下列何者()。
下列可描述相關(guān)關(guān)系的圖表類型有()。
SVM算法的缺點(diǎn)包括()。
測(cè)度數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的指標(biāo)可分為()兩大類。
當(dāng)買(mǎi)方資產(chǎn)專用性高,而賣(mài)方資產(chǎn)專用性低時(shí),賣(mài)方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項(xiàng)()。
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。