素方差分析的数据处理公式中，错误的是（ B . fr = fA + fE ST = SSA + SSE D . MSA + MSE = MS

正确的素方差分析的数据处理公式应该是：

总平方和 (SST) = 组间平方和 (SSA) + 组内平方和 (SSE)
自由度 (df) = 总样本数 - 1
组间均方差 (MSA) = SSA / 自由度(A)
组内均方差 (MSE) = SSE / 自由度(E)
F值 = MSA / MSE

所以，错误的选项是 D. MSA + MSE = MS。应该是 MSA / MSE = F。

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self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid)

这行代码创建了一个 nn.LayerNorm 层 self.norm，并指定了输入的维度。输入的维度是由 (args.n_layers + 1) * self.n_hid 决定的。

nn.LayerNorm 是一个用于进行层归一化操作的层。层归一化是一种对输入进行标准化的操作，它可以使得输入在每个维度上的均值为0，方差为1。

在这里，输入的维度是 (args.n_layers + 1) * self.n_hid，其中 args.n_layers 表示层数，self.n_hid 表示隐藏层的大小。所以，输入的维度是层数加上一层嵌入向量的大小。

通过将输入维度传递给 nn.LayerNorm，初始化了一个可以对输入进行层归一化操作的 self.norm 层。在模型的前向传播过程中，可以将需要归一化的输入传递给 self.norm，它会返回归一化后的输出。

已知线性回归公式为y=-3.3727+0.0036x1+0.9476选2，预测σ^2

根据题目中给出的线性回归公式，可以知道：

y = -3.3727 + 0.0036x1 + 0.9476x2 + ε，

其中，ε 是误差项，其方差为 σ^2。

为了预测 σ^2，需要先计算残差平方和（RSS）。RSS 是所有观测值的预测值与实际值之间差异的平方和。可以用以下公式计算 RSS：

RSS = Σ(yi - ŷi)^2

其中，yi 是第 i 个观测值的实际值，ŷi 是第 i 个观测值的预测值。

因此，可以将线性回归公式中的系数代入，计算每个观测值的预测值，然后计算 RSS：

RSS = Σ(yi - ŷi)^2
= Σ[yi - (-3.3727 - 0.0036x1 - 0.9476x2)]^2

假设有 n 个观测值，则 RSS 的自由度为 n - 3（3 是回归系数的数量）。因此，可以使用以下公式计算 σ^2：

σ^2 = RSS / (n - 3)

需要知道具体的观测值才能计算预测的 σ^2。