安徽财经大学
- rpart包进行决策树分析时，数据集data1中共有x1、x2、x3、x4、x5、x6等6个输入变量，输出变量是class。若想使用其中的x1、x2、x4、x6四个变量作为考虑的影响因素，则决策树分析代码应为rpart(class~x1、x2、x4、x6, data=data1)。（ ）
- 实物投入产出表的平衡关系式为：中间产品+最终产品=总产品。( )
- 技术效率可由求解CCR模型得到。（ ）
- 价值型投入产出表的行反映各部门产品的价值形成过程，列则反映各部门的实物运动过程。（ ）
- AR（1）系统的平稳性条件为
。（ ） - 数据包络模型采用的是非线性规划的方法。（ ）
- 信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用“信息增益率”来选择最优划分属性。（ ）
- 马尔可夫预测法中的转移概率矩阵各行元素之和为１。( )
- 投入产出表的分类方法是由投入产出法的特点和假设所决定的。 （ ）
- 统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。（ ）
- 根据聚类对象，聚类分析分为（ ）
- 下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（ ）
- 对于线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有( )。
- 决策树分类问题效果的评价指标包括（ ）。
- 投入产出模型在宏观经济分析中的应用:（ ）
- 下述不能展现数据集中趋势的有（ ）。
- 小明参加某公司的大数据竞赛，他的成绩在大赛排行榜上原本居于前二十，后来他保持特征不变，对原来的模型做了1天的调参，将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了5%，然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛官网上，结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。对此，他的朋友们展开了讨论，下列说法正确的有（ ）
- 下面可以做协整性检验的有（ ）。
- 反映数据集中趋势的有（ ）。
- 价值投入产出模型存在的局限性有（ ）。
- 我们知道二元分类的输出是概率值。一般设定输出概率大于或等于 0.5，则预测为正类；若输出概率小于 0.5，则预测为负类。那么，如果将阈值 0.5 提高，例如 0.6，大于或等于 0.6 的才预测为正类。则准确率（Precision）和召回率（Recall）会发生什么变化？（ ）
- 关于SBM模型，下列说法正确的是（ ）。
- 关于自相关系数的性质，下列不正确的是（ ）
- 关于ARMA模型，错误的是（ ）
- 经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的( )。
- 状态划分时，要遵循（ ）原则。
- 若某决策单元的效率值为0.833，则下列说法错误的是（ ）。
- 目前用得最多的聚类统计量是（ ）
- 与CCR模型相比，针对BCC模型中新加入的约束条件个数，下列说法错误的是（ ）。
- 回归平方和是指( )
- 一步转移概率矩阵为P，I为单位矩阵，则K步转移概率为（ ）
- 下列说法不正确的是（ ）。
- 价值型投入产出表中的直接消耗系数的计算公式是（ ）。
- 按照行政区（省、市、自治区）划为标准而编制的各种投入产出模型的是 （ ）。
- SBM模型效率可分解为（ ）。
- 若技术效率为APC/AP，规模效率为APC/APV，则纯技术效率为（ ）。
- 如果两个变量都是一阶单整的，则（ ）。
- 下列哪项不是统计学需要开展的工作（ ）。
- 说明统计表名称的词句,在统计表中称（ ）。
- 投入产出分析是由经济学家（ ）在20世纪30年代提出的一种经济数量分析方法。
- 巴特利特球度检验是以变量的（ ）为出发点
- 两两主成分之间的协方差为（ ）
- 总平方和分解公式中，( )表示模型不能解释的部分。
- 第一个DEA模型由几位学者来命名（ ）。
- AR(2)模型
，其中
，则
（ ）。 - 在回归分析中，用来检验模型显著性的统计量是( )。
- 原始变量进行标准化变化之后，各主成分的均值都为（ ）
- 下列选项中不是标准概率矩阵的是（ ）
- 表示由状态
经过一步转移到状态
的一步转移概率为（ ） - 目前投入产出表编制过程中的资料搜集方向是（ ）。
A:错 B:对
答案:B:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:样品聚类
B:快速聚类
C:逐步聚类
D:变量聚类
E:系统聚类
A:对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。
B:宽平稳一定不是严平稳。
C:严平稳一定是宽平稳。
D:严平稳与宽平稳不等价。
A:一致性
B:有效性
C:不一致性
D:无偏性
A:均方根误差
B:精确率
C:准确率
D:召回率
A:深入分析国民经济中的基本比例关系
B:分析各部门产品价格的形成和各种产品价格之间的相互影响
C:加强国民经济综合平衡
D:分析国民经济的宏观效果
A:极差
B:四分位距
C:中位数
D:方差
A:小芳：从机器学习理论的角度，这样的情况不应该发生，快去找大赛组委会反应
B:小月：早就和你说过了，乖乖使用默认的参数就好了，调参是不可能有收益的
C:小刚：你这个有可能是由于过拟合导致的
D:小平：你可以考虑一下，使用交叉验证来验证一下是否发生了过拟合
A:DF检验
B:DW检验
C:EG检验
D:ADF检验
A:平均数
B:中位数
C:众数
D:极差
A:系统整体性较差
B:存在非技术影响
C:部门划分的差异性
D:准确性较差
A:准确率（Precision）增加或者不变
B:准确率（Precision）减小
C:召回率（Recall）增大
D:召回率（Recall）减小或者不变
A:SBM的一般模型是非角度模型
B:SBM模型是非径向模型
C:效率值在0到1之间
D:SBM模型即“基于松弛测度的模型”
A:规范性；
B:对称性；
C:唯一性。
D:负定性；
A:ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。
B:一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。
C:AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。
D:ARMA模型是一个可逆的模型
A:E(ui)=0
B:随机解释变量X，与随机误差ui不相关
C:E(uiuj)≠0
D:Var(ui)=
A:详尽性 B:互斥性 C:遍历性
D:一致性
A:公司3需要将其两个投入同时减少到83.3%才能达到技术有效率
B:公司3需要将其两个投入同时减少到16.7%才能达到技术有效率
C:公司3需要将其两个投入同时减少16.7%才能达到技术有效率
D:公司3需要将其两个投入同时减少83.3%才能达到技术有效率
A:最短距离法
B:距离
C:相似系数
D:Ward离差平方和法
E:重心法
A:新加入了1个约束
B:新加入了4个约束
C:新加入了2个约束
D:新加入了3个约束
A:被解释变量的总变差与剩余变差之差
B:解释变量变动所引起的被解释变量的变差
C:被解释变量的实际值与平均值的离差平方和
D:被解释变量的回归值与平均值的离差平方和
A:P+KI
B:
C:P*K
D:
A:SBM模型是径向模型
B:SBM模型可分为投入导向型和产出导向型
C:BCC模型可分为投入导向型和产出导向型
D:CCR模型可分为投入导向型和产出导向型
A:
B:
C:
D:
A:地区投入产出模型
B:世界投入产出模型
C:企业投入产出模型
D:全国投入产出模
A:纯技术效率、规模效率和混合效率
B:技术效率、纯技术效率和规模效率
C:技术效率和纯技术效率
D:技术效率和规模效率
A:APV
B:APC
C:APV/AP
D:无法计算
A:相应的误差修正模型一定成立
B:这两个变量一定存在协整关系
C:还需对误差项进行检验
D:这两个变量一定不存在协整关系
A:设计数据
B:收集数据
C:分析数据
D:整理数据
A:总标题
B:纵栏标题
C:主词
D:横行标题
A:列昂惕夫
B:瓦尔拉斯
C:萨缪尔森
D:索洛
A:原始变量矩阵
B:偏相关系数矩阵
C:协方差矩阵
D:相关系数矩阵
A:0
B:1
C:1.5
D:-1
A:总平方和
B:剩余平方和
C:回归平方和
D:总离差平方和
A:4位
B:3位
C:1位
D:2位
A:
B:
C:
D:
A:F统计量
B:三个都是
C:判定系数
D:t统计量
A:x的均值
B:-1
C:0
D:1
A:
B:
C:
D:
A:
B:
C:
D:
A:从产品流通进行
B:从产品分配进行
C:从投入方向进行
D:从使用方进行
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