题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
关于虚拟变量，以下表述正确的有（）。
A.是质的因素的数量化
B.取值为l和0
C.代表质的因素
D.在有些情况下可代表数量因素
E.代表数量因素
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.是质的因素的数量化
B.取值为l和0
C.代表质的因素
D.在有些情况下可代表数量因素
E.代表数量因素
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“关于虚拟变量，以下表述正确的有（）。”相关的问题
A.因子分析是一种降维、数据简化技术
B.因子分析前，不需要对原始数据进行标准化处理
C.因子分析的假设前提是观测变量能够转换为一系列潜在因子的线性组合
D.因子分析中的公共因子是可以直接观测的共同影响因素
E.因子分析的出发点是从显在变量提炼潜在因子，判定和消除指标间的信息重叠
B、在IEC61850中使用的抽象服务接口ACSI被表述为：“一种虚拟接口，它为智能电子设备提供了抽象通信服务，例如连接、变量访问、非请求数据传输报告、设备控制以及文件传输服务，和所采用的实际通信栈和协议集独立”
C、引起服务器触发一个发送MMS报文服务的事件在被发送时，该事件所在的数据集其它事件信息将不会被发送。
D、GOOSE通信的重传序列中，每个报文都带有允许生存时间常数，用于通知接收方等待下一次重传的最大时间。如果在该时间间隔中没有收到新报文，接收方将认为关联丢失
A.云主机包含通用云主机和专用云主机
B.如果接入的虚拟化环境是VMWare的环境，申请云主机服务时必须选择通用云主机
C.目前只支持Windows系统的自定义主机名和密码等高级功能
D.申请云主机时，可以先只申请云主机，申请完成后，再根据需要申请网络
B、Object类是一个非常特殊的“虚拟”类，就是说只能从Object类派生出其它类，但不能创建一个Object类的对象，也不能将一个引用变量定义为Object类型
C、Object类是所在其他Java类的直接或间接父类
D、Java中的类是单继承的，因此所在的类以Object类为根，形成了棵继承树
A.有独立的Hypervisior层需要宿主操作系统
B.有独立的Hypervisior层，不需要宿主操作系统
C.没有独立的Hypervisior层需要宿主操作系统
D.没有有独立的Hypervisior层，不需要宿主操作系统
A.实参不可以是常量，变量或表达式
B.形参不可以是常量，变量或表达式
C.实参与其对应的形参占用同一个存储单元
D.形参是虚拟的，不占用存储单元
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
A．财务机器人的好处：安全性准确性效率性附加值成本低
B．财务机器人局限性：无法处理异常事件运营保障成本高需要跟踪优化机制
C．财务机器人实质是在企业信息系统基础上的外挂程序，属于“自动化”形式，并不是所谓的智能化
D．RPA多数情况下并非机械性实物机器人，而是各种技术组合的虚拟概念
关于出生性别比，以下表述正确的有（)。
A.出生性别比=出生女孩/出生男孩
B.出生性别比=出生男孩/出生女孩
C.正常值：102-105
D.正常值：102-107
E.正常值：102-110
(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果， 并解释变量resplast的系数。
(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？
(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)
(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？
(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？
