利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，最后（)

A.收集分析资料→确定预测目标→选择预测方法→分析评价预测结果

B.收集分析资料→确定预测目标→选择预测方法并建立预测模型→分析评价预测结果→修正预测结果

C.确定预测目标→收集分析资料→选择预测方法并建立预测模型→分析评价预测结果→修正预测结果

D.确定预测目标→选择预测方法并建立预测模型→分析评价预测结果→修正预测结果

A.忽略了重要变量、变量发生重大变化或新的变量出现

B.自然灾害引起的不规则变化

C.预测模型是无偏模型

D.预测方法应用不当或错误解释了预测的结果

A.正交投影可以按线性最小均方估计来计算

B.观测的预测误差也称为新息

C.滤波方程可以理解为预测加修正项，修正的系数项称为卡尔曼增益

D.预测值是根据模型中的确定性部分来预测的，而白噪声是不可预测的

A.最乐观预测值

B.最不可能预测值

C.最悲观预测值

D.最可能预测值

A.新增污染源预测值+现状监测值一削减污染源计算值（如果有）+被取代污染源计算值（如果有）=项目建成后最终的环境影响

B.新增污染源预测值十现状监测值十削减污染源计算值（如果有）-被取代污染源计算值（如果有）=项目建成后最终的环境影响

C.新增污染源预测值十现状监测值=项目建成后最终的环境影响

D.新增污染源预测值十现状监测值一削减污染源计算值（如果有）一被取代污染源计算值（如果有）一项目建成后最终的环境影响

A.明确目标、收集资料、选择方法与建立模型、分析误差、编写预测报告

B.收集资料、明确目标、选择方法与建立模型、分析误差、编写预测报告

C.明确目标、选择方法与建立模型、收集资料、分析误差、编写预测报告

D.选择方法与建立模型、收集资料、明确目标、分析误差、编写预测报告

A.0.5

B.0.6

C.0.8

D.0.9

A.回归方程的系数

B.预测时期自变量的值

C.预测年份

D.相应的预测值

A.预测离散值

B.预测连续值

C.分类

D.聚类

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