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更多“利用样本数据获得回归线通常有()方法”相关的问题
A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型
B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统
C.基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型
D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。
利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据， 用OLS估计了如下方程：
其中，colgpa以四分制度量，hsperc是在高中班上名次的百分位数(比方说，hsperc=5，就意味着位于班上前5%之列)，而sat是在学生能力测验中数学和语言的综合成绩。
(i)为什么hsperc的系数为负也讲得通？
(ii)当hsperc=20和sat=1050吋，大学GPA的预测值是多少？
(iii)假设两个在高中班上具有同样百分位数的高中毕业生A和B，但A学生的SAT分数要高出140分(在样本中相当于一倍的标准差)，那么，预计这两个学生的大学GPA相差多少？这个差距大吗？
(iv)保持hsperc不变，SAT的分数相差多少，才能导致预测的colgpa相差0.50或四分制的半分？评论你的结论。
