用来识别显著关联项的数据，应该基于受访者对开放式问题回答的情况，比如“ 当你想到)X品牌，脑海

A.能够基于统计特征和关联特征识别应用

B.能够区分应用的不同功能,例如区分网盘类应用的上传和下载

C.识别数量超过6000

D.应用特征发生变化时,需要升级防火墙软件

A.过程方法

B.管理的系统方法

C.持续改进

D.基于事实的决策方法

使用BWGHT2.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

并按照通常的格式报告结果。二次项显著吗？

(ii)基于第(i)部分中的方程，证明：最大化log(bwght)的产前检查次数约为22。样本中有多少妇女至少接受过22次产前检查？

(ii)在22次产前检查之后，预计婴儿出生体重实际上会下降，这有意义吗？请解释。

(iv)在方程中增加母亲年龄，并使用二次函数形式。保持npvis不变，目前在什么年龄，孩子的出生体重最大？样本中有多大比例的妇女年龄大于这个“最优”生育年龄。

(v)你认为母亲年龄和产前检查次数解释了log(bwght)中的大部分变化吗？

(vi)利用npvis和age的二次方程，确定用bwght的自然对数或水平值来预测bwght孰优孰劣。

A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法

B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类

C.基于PNN的神经网络算法

D.k均值聚类算法

A. 计划工厂

B. WBS元素

C. 设备主数据

D. 工作中心主数据

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差。

(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

(vi)定义支出的总(或长期)效应为的标准误。

A.分类

B.关联

C.聚类

D.回归

A.破产重整相关事项

B.报告期内资金被占用情况及清欠进展情况

C.重大关联交易