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更多“大数据技术涉及数据的()、模型预测和结果呈现等等，它是提升数…”相关的问题
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HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按通常的格式报告你的结果，包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000，sqrft=2300和bdrms=4时，求出预测价格，将这个价格四舍五入到美元。
(ii)做一个回归，使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意，由于四舍五入的误差，你的预测将多少有些不同。
(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间，并对这个置信区间的宽度进行评论。
A.通过二次开发，实现BIM模型与数据库实时关联，能快速、准确的获得施工工程基础数据，随时为采购计划的制定、限额领料、物料下料等提供及时、准确的数据
B.运用BIM技术预先生成隧道特殊位置模型，通过模型准确的计算出不规则位置每根钢筋、钢架的长度，指导工人现场下料，提高施工效率，减少材料浪费
C.各专业分开建模，不需要通过协同平台数据协同及处理，也可实现对铁路隧道项目的局部和整体控制，达到造价透明、投资可控的目的
D.通过三维BIM的测算，结合施工工艺要求以及施工工序步骤，输出Excel报表，快速完成对工程量的预测和核算，达到控制投资的目的
A.对平台大数据敏感信息进行操作前，进行金库、工单或其他方式审批，做到操作前有审批授权
B.对平台大数据生命周期中进行技术及管理防控手段控制如根据需要使用脱敏、加密等技术防控手段，推进数据安全传输流程、敏感数据加金库等管理防控措施，做到“进不来、拿不走、看不懂、改不了、走不掉”
C.对不同敏感级别数据操作日志进行事后审计，形成审计报告组织整改
D.定期开展涉及客户信息的业务系统基础安全防护，如基线扫描、漏洞扫描、弱口令稽核等
E.明确与平台使用方的安全责任
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当losie=20000，sqpt=2500和bdrms=4时，求出log(price)的预测值。利用教材6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变化而言，决定你是喜欢第(i)部分中的模型，还是喜欢模型
A.攻击者可能在模型中植入后门并实施高级攻击;由于AI模型的不可解释性，在模型中植入的恶意后门难以被检测
B.攻击者同样可以在判断阶段对要判断的样本加入少量噪音，刻意改变判断结果，影响AI模型推理能力
C.训练模型时的样本往往覆盖性不足，使得模型鲁棒性不强;模型面对恶意样本时，无法给出正确的判断结果
D.在用户提供训练数据的场景下，攻击者能够通过反复查询训练好的模型获得用户的隐私信息
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。)
在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型
代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据作非线性回归分析.其结果将如何？更进一步,若选用模型
来拟合相同的数据,其结果是否比指数增长模型有所改进？试作出模型的残差图进行比较。
