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更多“分类算法中，用测试数据检验模型得到的准确率和召回率就是泛化误…”相关的问题
现在假定δj是j的二次函数：
为参数。这是多项式分布滞后(polynomialdistributedlag，PDL)模型的一个例子。
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型h=0，1，2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)
假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是？
A.模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低
B.如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样
C.当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题
A.从宏观上描述一个软件系统应该如何组织
B.将用户的需求用算法描述出来
C.建立一个准确的、一致的系统模型以描述软件需要解决的问题
D.对代码进行测试，以验证最终代码是否满足软件需求
A.能够得到不同距离不同方向的测试数据
B.尽可能经过各种地物
C.尽量选择高速公路、高架或较宽的公路
D.尽量避免选择高速公路、高架或较宽的公路，最好选择宽度不超过3米的狭窄公路
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。)
● 面向对象分析的主要任务是（48）。
（48）
A.从宏观上描述一个软件系统应该如何组织
B.将用户的需求用算法描述出来
C.建立一个准确的、一致的系统模型以描述软件需要解决的问题
C.对代码进行测试，以验证最终代码是否满足软件需求
利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是：
其中，解释变量是女性接受教育的年限，年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。
(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。
(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗？请解释。
(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然，解释变量要去掉urban)。除了截距以外，其他系数有明显区别吗？
(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同，在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论？[提示：你在检验5个限制条件，SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]
