题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
机器学习中，从获得数据到模型正式放入模型之前,以下哪个选项不是这个过程的一部分（)
A.数据标准化
B.教据降维
C.数据可视化
D.数据清理
答案
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（请给出正确答案）
A.数据标准化
B.教据降维
C.数据可视化
D.数据清理
答案
更多“机器学习中，从获得数据到模型正式放入模型之前,以下哪个选项不是这个过程的一部分()”相关的问题
第2题
A.搜集大数据——分析学习模型——输入学习建议
B.输出大数据——构建学习模型——输入学习建议
C.输出大数据——构建学习模型——输出学习建议
D.搜集大数据——构建学习模型——输出学习建议
第3题
根据美国的米勒提出的科学素养三维模型理论，下列哪项不属于科学能力？
A 获得学术头衔
B 学习和理解科学知识
C 掌握科学方法
D 建立科学价值观
第4题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？
(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数)。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(ii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg，fldperc和sbasesyr的联合显著性。
第5题
(i)令yt代表真实个人可支配收入。用直至1989年的数据估计如下模型：
并用通常的格式报告结果。
(ii)用第(i)部分估计的方程预测1990年的y。预测误差是多少？
(iii)用第(i)部分估计的参数，计算20世纪90年代提前一期预测值的MAE。
(iv)把yt-1从方程中去掉后，计算相同时期内的MAE。在模型中包含yt-1更好些吗？
第6题
第7题
利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：
prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。
(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？
(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？
(iii)当二阶滞后项prcfat-2和一阶滞后项prcfat-1同时加入到模型中时，prcfat-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfat-2是否需要加入到模型中？
第9题
,而扩散到k个城市之外的那部分污染物永远不再回来.在每个时刻各城市的污染源都排出一定的污染物,记vi排出的为di.按照环境管理条例要求,对充分大的t必须
,试建立马氏链模型,在已知pij和i的条件下确定d的限制范围,满足管理条例的要求。设k=3,pij由矩阵
,求di的范围.
第10题
第11题
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii) 现在， 针对模型
在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
