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ISYE 6414 Final Exam Practice Questions and Answers | 100% Pass
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Page | 1 ISYE 6414 Final Exam Practice Questions and Answers | 100% Pass 1. If there are variables that need to be used to control the bias selection in the model, they should forced to be in the model and not being part of the variable selection process. - Answer️️ -True 2. Penalization ...

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Infos sur le Document

  • 13 septembre 2024
  • 5
  • 2024/2025
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EXAM_SOLUTIONS 2024/2025 ACADEMIC YEAR




©SOPHIABENNETT 9/2/24 2024/2025

, ISYE 6414 Final Exam Practice
Questions and Answers | 100% Pass
1. If there are variables that need to be used to control the bias selection in the model,

they should forced to be in the model and not being part of the variable selection

process. - Answer✔️✔️-True

2. Penalization in linear regression models means penalizing for complex models, that

is, models with a large number of predictors. - Answer✔️✔️-True

3. Elastic net regression uses both penalties of the ridge and lasso regression and

hence combines the benefits of both. - Answer✔️✔️-True

4. Variable selection can be applied to regression problems when the number of pre-

dicting variables is larger than the number of observations. - Answer✔️✔️-True

5. The lasso regression performs well under multicollineariy. - Answer✔️✔️-False

6. The selected variables using best subset regression are the best ones in explaining

and predicting the response variables. - Answer✔️✔️-False

8. The lasso regression requires a numerical algorithm to minimize the penalized sum of

least squares. - Answer✔️✔️-True

9. An unbiased estimator of the prediction risk is the training risk. - Answer✔️✔️-False

10. Backward and forward stepwise regression will generally provide different sets of

selected variables when p, the number of predicting variables, is large. - Answer✔️✔️-

True




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