對比對數(shù)線性模型與Logistic模型的應(yīng)用場合。

Meta分析有哪些常見的偏倚？

Meta分析的目的和意義是什么？

Meta分析的基本步驟有哪些？

以時域分析為例，說明時間序列分析的主要目的與步驟是什么？

如表給出了20世紀(jì)70年代到80年代完成的有關(guān)阿司匹林降低心肌梗死后死亡風(fēng)險的7個臨床試驗的研究結(jié)果。試分別用固定效應(yīng)模型Peto法及隨機效應(yīng)模型D-L法進(jìn)行效應(yīng)合并，給出效應(yīng)合并值的點估計及區(qū)間估計，并比較兩種方法得到的合并效應(yīng)值。

據(jù)表提供的數(shù)據(jù)信息可以構(gòu)建一棵決策樹，請利用最大信息增益方法寫出如何選出根結(jié)點中用于分割的特征。

欲消除時間序列中的線性趨勢，應(yīng)當(dāng)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行的處理是（）。

如果序列的自相關(guān)函數(shù)拖尾，偏自相關(guān)函數(shù)截尾，則首先考慮的模型是（）。

主成分分析主要應(yīng)用在哪些方面？