郭熙在《林泉高致》中“()”即我们把山水作为了一个审美客体,可以去观望山水之美。
A.可行,可游
B.可行,可望
C.可看,可望
D.可游,可居
A.可行,可游
B.可行,可望
C.可看,可望
D.可游,可居
A.《墨经》
B.《道德经》
C.《画山水序》
D.《林泉高致集》
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)用直至1997年的数据估计教材(18.48)和(18.49)中的模型。参数估计值与教材(18.48)和教材(18.49)中的结果相比有很大不同吗?
(ii)用新方程预测unem1998,小数点后保留两位数。哪个方程预测得更好?
(ii)我们在正文中讨论过,用教材(18.49)预测unem1998为4.90.把它与利用直至1997年的数据得到的预测相比较。多用一年数据求得的参数估计值能给出更好的预测吗?
(iv)用教材(18.48)中估计的模型求出unem的提前两期预测值。即利用α=1.572,p=0.732,h=2时的教材方程(18.55)预测unem与把unem1997=4.9代入教材(18.48)所得到的提前一期预测值相比,哪一个更好?
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测),估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么?
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据,估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合?
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言,哪种方法效果更好?
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗?(当我们检验联合显著性时,不必担心误差中轻度的序列相关。)
A.“对于系统服务,只开启必须开启的”,即不安装、不开启那些不必要的服务,以减小出问题的可能
B.“默认的,就是需要修改的”,如那些默认的用户名、默认的密码、默认的路径等
C.“一家信誉良好的厂商可以解决一切问题”,我们可信任那些信誉良好的厂商,把安全投资集中于一家厂商,以便得到更好的一站式服务
D.“安全意识胜于一切”,员工的信息安全意识需要加强