得到特征后一定要进行特征降维吗()
A.并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要
B.必须要进行,否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行,特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对
A.并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要
B.必须要进行,否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行,特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对
A.①②③④
B.①②
C.①③④
D.②③④
A.进行质量抽样检查
B.得到质量特征不合格点统计数据
C.按照质量特征不合格点数从大到小的顺序整理并做排列图
D.画出因果分析图
E.分别计算不合格质量特征的累计频数和累计频率
A.该软件要制作不但需要花费相当长的时间,而且需要花费很多的人力
B.不能进入该实验室的人,则文档中一定没有他的“眼部特征”资料
C.没有人可以通过仅伪造视网膜的构成而非法进入该实验室
D.记录和分析某个数据需要花很多的时间,对于一般性的工作场所不适用
碱发后的原料一定要进行()处理后才能食用。
A.沥干水分
B.泡净碱昧
C.沸水煮透
D.去除内脏
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本?大致上,你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测?
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型,用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标,对同一个学生哪个变量是不变的?
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS,那么,对影响成绩和到课率的非观测学生特征,你正在做什么假定呢?SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢?
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力,你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢?
参考答案:
6.利用计量经济软件中的“聚类”选项,便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit:t=1,···,T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为:
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何?为什么?
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何?解释变量是否随时间变化有什么关系吗?