求几道SAS题目的选项答案

一、单选题:
1、关于compressed的SAS稳健说法正确的是：
A、每个变量的观测可以有不同的长度
B、描述部分放在数据集的第一页
C、当更新的观测占位大于原始观测时，采用原始观测
D、连续重复的字母（character）被压缩，而数字（number）不行

2、关于能够有效减少数据的I/O操作的方法错误的是：
A、当多次读取非SAS数据时，可以建立相应的SAS数据集
B、拆分数据，分多次读入
C、尽量减少变量和观测变量
D、对于一些临时数据创建视图（view）

3、假设某变量的编码如下：1=未婚，2=已婚，3=离婚，4=丧偶。那么在SAS Enterprise Miner中对于该变量应该选择那个测量水平？
A、单值型
B、列名型
C、序数型
D、区间型

4、在SAS Enterprise Miner中，应用到评分节点进行数据，对应的预测数据源角色为：
A、原始
B、评分
C、测试
D、验证

5、为了研究储户的存款金额是否与不同职业有关，可以运用方差分析，可以采用以下
A、单因素方差分析
B、双因素方差分析
C、三因素方差分析
D、双因素三水平方差分析

6、请选出在数据源向导中，不属于“水平”定义的：
A、区间型
B、二值型
C、列名型
D、残差型



二、多选题
7、以下关于方差分析的说法哪些是正确的？
A、方差分析是对数据方差一致性的检验方式
B、方差分析用于比较多租数据均值差异
C、方差分析中，不需要考虑自变量之间的交互效应
D、方差分析要求观测相互独立


8、回归分析过程中，当输入变量较多时候，SAS软件提供了如下几种自动筛选变量的方法，这些方法分别是：
A、前进法
B、优化法
C、后退法
D、逐步法

9、关于缺失数据，下列说法正确的是：
A、回归分析过程中，缺失数据的观测不参与建模
B、决策树建模过程中，对于缺失值单独的做成一个类进行分析
C、神经网络分析中，缺失数据在建模过程中自动剔除
D、缺失数据是数据收集过程中不可避免的问题，可以直接运用平均值进行补充即可

10、下列关于神经网络模型说法错误的是：
A、通过引入层变量，使得目标量和输入变量之间建立间接模型关系
B、模型的比较复杂，参数的解释性不强
C、神经网络模型可以再建模的同事惊醒变量筛选，从而实现降维
D、随着迭代次数增加神经网络模型的拟合误差可以无限的减少