A. 적합 모델에 따르면 상위 20%의 응답률이 5배 증가할 것으로 예측됩니다.

B. 모델링된 이벤트 수준의 예측 확률이 가장 낮은 20%의 사례는 20%의 무작위 샘플보다 2.75배 더 많은 이벤트를 포착할 것으로 예측됩니다.

C. 모델링된 이벤트 수준에서 예측 확률이 가장 높은 20%의 사례는 동일한 크기의 무작위 샘플보다 2.75배 더 많은 이벤트를 포착할 것으로 예상됩니다.

D. 상위 20%의 응답률은 모델에 적합한 표본보다 2.75배 높을 것으로 예측됩니다.

A. 범주형 변수를 이진 변수로 변환

B. 누락된 값을 0으로 바꾸기

C. 인공 데이터 포인트 생성

D. 여러 측정값을 하나의 변수로 집계

A. 선형 예측 변수와 사건의 확률 간의 관계를 확립합니다.

B. 응답변수의 분포를 결정하기 위해

C. 예측변수의 유의수준을 제어하기 위해

D. 모든 예측 변수가 사용되도록 하려면

A. 오차 분산이 일정함을 시사합니다.

B. 모델이 데이터에서 사용 가능한 모든 신호를 포착하지 못하고 있습니다.

C. 양수 잔차와 음수 잔차의 수는 대략 같습니다.

D. 이는 오류 간에 상관관계가 없음을 시사합니다.

A. 평행 좌표 표시 역할 설정은 5입니다.

B. 클러스터 매트릭스 표시 역할 설정은 5입니다.

C. 변수 표준화가 선택되었습니다.

D. 값이 누락된 관찰치가 있습니다.