首页
AI 智能助手
浏览器插件
学科题目
上传题库
手机APP

题目

下列问题中,测度的是顺序数据的是A.请您的身高A.请您的身高A.请您的身高A.请您的身高

下列问题中,测度的是顺序数据的是

$A.请您的身高$

$B.请您用百分制对学校的满意度进行打分$

$C,请问您最常使用的洗发水品牌是$

$D.请问您的最高学历是$

题目解答

答案

答案选 $D$

属于顺序数据因为学历有高低顺序但没有绝对零点

且不同学历之间的差距不明确

相关问题

下列关于变量的说法，错误的是(1.5) A. 常见的变量主要有自变量、因变量和混杂变量B. 混杂变量不会干扰研究结果C. 自变量不受结果的影响D. 自变量是因,因变量是果E. 因变量随自变量改变的影响而变化
重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3
{1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准
48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确
下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化
下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化
对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性
下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况
聚类分析的常见应用领域不包括（）A. 数据分析B. 图像处理C. 客户分割D. 发现关联购买行为
请你从下表中找出1~100中所有质数．并数一数一共多少个． 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
{15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别
皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误
以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析
可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小
1. 名词解释假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)
假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9
下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析研究单个变量的变化情况B. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型C. 回归分析研究不同变量之间存在的关系D. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型
下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度
5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（）
下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

上一页下一页

广州极目未来文化科技有限公司

注册地址：广州市黄埔区揽月路8号135、136、137、138房

关于

隐私政策
服务协议
权限详情

学科

医学
政治学
管理
计算机
教育
数学

联系我们

客服电话: 010-82893100
公司邮箱: daxuesoutijiang@163.com

©2023 广州极目未来文化科技有限公司粤ICP备2023029972号粤公网安备44011202002296号