构建线性回归后，经常需要检查数据是否存在共线性，请问共线性是指()。

A.只要有数据的题目，就一定可进行线性回归建模

B.为了初步估计可能的模型形式，经常可以先绘制散点图，并观测散点分布是否有线性特征，再确定能否进行线性回归建模

C.先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模

D.数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法

A.判断变量间是否存在线性关系

B.考察变量间是否存在数量上的依存关系

C.明确自变量和因变量

D.对数据进行标准化处理

E.检测数据集中是否存在异常值

A.逻辑回归

B.线性回归

C.k-means

D.Apriori

A.考虑在模型中加入二次项

B.先将产量数据经过Box-Cox转换后，再进行线性模型的构建

C.将温度分为高、低两段，在每段内分别构建线性回归模型

D.温度对产量的影响不明显，可以忽略，重新观察流程，寻找新的重要因素

A.1 和 2

B.2 和 3

C.1,2 和 3

D.所有

B、在进行线性回归分析进行的数据准备的时候，要求因变量y和自变量x都是符合总体正态的随机变量

C、回归直线不要随意外延

D、所有非线性回归都可以转化为线性回归

A.朴素贝叶斯算法或决策树算法

B.线性回归算法

C.Kmeans算法

D.协同过滤算法

A.存在完全的负一阶自相关

B.存在完全的正的一阶自相关

C.不能判断是否存在一阶自相关

D.不存在序列自相关