模型有7个自变量，现有20个观测值，那么此时回归模型的自由度是（)。

A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度

B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)

C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差

D.利用SPSS进行Logistic回归时，输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例

E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系

A.简单线性回归模型

B.多元回归模型

C.独立模型

D.以上均不是

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

A.Zeta评分模型

B.Z值评分模型

C.Creditmetrics模型

D.KMV模型

A.时间序列模型

B.一元回归模型和多元回归模型

C.线性回归模型和非线性回归模型

D.普通回归模型和虚拟变量回归模型

A.滑动平均(MA)模型

B.指数平滑(ES)模型

C.自回归(AR)模型

D.自回归滑动平均(ARIMA)模型

A.滑动平均(MA)模型

B.指数平滑(ES)模型

C.自回归(AR)模型

D.自回归滑动平均(ARIMA)模型

A.建立预测模型

B.确定预测值

C.计算预测误差

D.计算预测误差