Random projection, margins, kernels and feature selection

《概率论与数理统计》基本名词中英文对照表英文中文Probability theory 概率论mathematical statistics 数理统计deterministic phenomenon 确定性现象random phenomenon 随机现象sample space 样本空间random occurrence 随机事件fundamental event 基本事件certain event 必然事件impossible event 不可能事件random test 随机试验incompatible events 互不相容事件frequency 频率classical probabilistic model 古典概型geometric probability 几何概率conditional probability 条件概率multiplication theorem 乘法定理Bayes's formula 贝叶斯公式Prior probability 先验概率Posterior probability 后验概率Independent events 相互独立事件Bernoulli trials 贝努利试验random variable 随机变量probability distribution 概率分布distribution function 分布函数discrete random variable 离散随机变量distribution law 分布律hypergeometric distribution 超几何分布random sampling model 随机抽样模型binomial distribution 二项分布Poisson distribution 泊松分布geometric distribution 几何分布probability density 概率密度continuous random variable 连续随机变量uniformly distribution 均匀分布exponential distribution 指数分布numerical character 数字特征mathematical expectation 数学期望variance 方差moment 矩central moment 中心矩n-dimensional random variable n-维随机变量two-dimensional random variable 二维离散随机变量joint probability distribution 联合概率分布joint distribution law 联合分布律joint distribution function 联合分布函数boundary distribution law 边缘分布律boundary distribution function 边缘分布函数exponential distribution 二维指数分布continuous random variable 二维连续随机变量joint probability density 联合概率密度boundary probability density 边缘概率密度conditional distribution 条件分布conditional distribution law 条件分布律conditional probability density 条件概率密度covariance 协方差dependency coefficient 相关系数normal distribution 正态分布limit theorem 极限定理standard normal distribution 标准正态分布logarithmic normal distribution 对数正态分布covariance matrix 协方差矩阵central limit theorem 中心极限定理Chebyshev's inequality 切比雪夫不等式Bernoulli's law of large numbers 贝努利大数定律statistics 统计量simple random sample 简单随机样本sample distribution function 样本分布函数sample mean 样本均值sample variance 样本方差sample standard deviation 样本标准差sample covariance 样本协方差sample correlation coefficient 样本相关系数order statistics 顺序统计量sample median 样本中位数sample fractiles 样本极差sampling distribution 抽样分布parameter estimation 参数估计estimator 估计量estimate value 估计值unbiased estimator 无偏估计unbiassedness 无偏性biased error 偏差mean square error 均方误差relative efficient 相对有效性minimum variance 最小方差asymptotic unbiased estimator 渐近无偏估计量uniformly estimator 一致性估计量moment method of estimation 矩法估计maximum likelihood method of estimation 极大似然估计法likelihood function 似然函数maximum likelihood estimator 极大似然估计值interval estimation 区间估计hypothesis testing 假设检验statistical hypothesis 统计假设simple hypothesis 简单假设composite hypothesis 复合假设rejection region 拒绝域acceptance domain 接受域test statistics 检验统计量linear regression analysis 线性回归分析。

gaussianrandomprojection参数GaussianRandomProjection是一种常用的数据降维方法，它通过高斯随机投射将高维数据投影到低维空间，从而降低了数据的维度，提高了数据的可处理性。

在机器学习和数据分析中，GaussianRandomProjection是一种非常有用的工具，它可以用于特征提取、降维、数据可视化等多个方面。

在使用GaussianRandomProjection时，参数的选择和设置是非常重要的。

下面我们将介绍一些常用的GaussianRandomProjection参数及其含义和选择方法。

**1.随机投影矩阵的维度**GaussianRandomProjection的核心思想是通过高斯随机矩阵将原始数据投影到低维空间。

随机投影矩阵的维度是GaussianRandomProjection的一个重要参数。

一般来说，投影矩阵的维度越高，投影后的数据维数也越高，但可能会引入更多的噪声。

因此，在选择随机投影矩阵的维度时，需要根据具体的应用场景和数据特点进行权衡。

**2.投影矩阵的生成方式**GaussianRandomProjection的另一个重要参数是投影矩阵的生成方式。

一般来说，我们可以使用高斯随机矩阵或混合高斯矩阵来生成投影矩阵。

选择不同的投影矩阵生成方式会对投影后的数据产生不同的影响。

在某些情况下，使用混合高斯矩阵可能会得到更好的效果。

**3.投影次数**GaussianRandomProjection通常需要进行多次投影，以获得更好的降维效果。

投影次数是一个可选的参数，可以根据具体的应用场景和数据特点进行选择。

一般来说，如果数据包含噪声或异常值，可以适当增加投影次数，以提高降维效果和数据的可处理性。

**4.其他参数**除了上述参数外，GaussianRandomProjection还有一些其他的可选参数，如随机种子、投影方式等。

这些参数的具体设置方法也需要根据具体的应用场景和数据特点进行选择。

2005 秋天的考题西经：简答与计算1、计算生命周期理论中的个人储蓄率。

2、信息不对称如何降低市场中的商品质量？3、计算：古诺模型和斯塔克尔博格模型论述：1、谈谈要素市场的双边垄断2、凯恩斯主义和货币主义的财政政策效应。

政经：简答1、马克思关于劳动分工的思想2、马克思关于所有制的理论3、马克思关于级差地租的理论论述：谈谈你对布坎南公共选择理论上发展起来的新政治经济学的看法。

比较马克思的制度分析同新制度经济学的关系2004春博政经：简答1、私人劳动和社会劳动2、产业资本循环特征与方式3、国民收入再分配的方式和特征4、扩大再生产的条件论述1、政府在市场经济下的职能2、资本积累的历史趋势和在当代的特征3、用新制度经济学分析中国的渐进式改革西经：计算1、用CD生产函数推导新古典增长模型2、差别价格歧视（三级）简答1、蒙代尔－弗莱明模型2、跨期选择利率变动的收入效应和替代效应3、乘数－加速数模型4、优惠券分析论述1、排污的经济分析2、汇率变动2003秋博政经：简答1、分工理论2、经济增长与制度变迁3、商品经济与市场经济转换4、要素论述1、政经体系的改革2、劳动价值论与边际效用论的比较3、价格双轨制的分析2003春博西经：计算1、消费者均衡2、两部门收入决定简答1、洛论兹曲线和基尼系数2、艾奇沃斯盒3、关税、配额分析4、囚徒困境论述1、资本资产定价模型2、新古典内生增长其他几届政经：1、方法论对经济研究的指导意义2、劳动价值论的当今争论3、对企业性质的理解4、开放对经济转型的作用西经：IS－LM模型增长率的计算收入决定理论拉格朗日乘数效应。

人工智能基础(习题卷9)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]由心理学途径产生，认为人工智能起源于数理逻辑的研究学派是（ ）A)连接主义学派B)行为主义学派C)符号主义学派答案:C解析:2.[单选题]一条规则形如：，其中“←"右边的部分称为(___)A)规则长度B)规则头C)布尔表达式D)规则体答案:D解析:3.[单选题]下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。

A)一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B)能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C)目前处于成熟高速发展阶段D)相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能答案:C解析:4.[单选题]以下图像分割方法中，不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是( )。

A)类间最大距离法B)最大类间、内方差比法C)p-参数法D)区域生长法答案:B解析:5.[单选题]下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。

A)不精确推理过程是从不确定的事实出发B)不精确推理过程最终能够推出确定的结论C)不精确推理过程是运用不确定的知识D)不精确推理过程最终推出不确定性的结论答案:B解析:6.[单选题]假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取的措施是（）0A)增加数据点D)减少特征答案:C解析:欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕 捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。

可通过增加特征解决。

7.[单选题]以下哪一个概念是用来计算复合函数的导数？A)微积分中的链式结构B)硬双曲正切函数C)softplus函数D)劲向基函数答案:A解析:8.[单选题]相互关联的数据资产标准，应确保()。

数据资产标准存在冲突或衔接中断时，后序环节应遵循和适应前序环节的要求，变更相应数据资产标准。

A)连接B)配合C)衔接和匹配D)连接和配合答案:C解析:9.[单选题]固体半导体摄像机所使用的固体摄像元件为( )。

pd莫顿前瞻的财务解释
PD莫顿前瞻的财务解释指的是公司PD莫顿（P.D. MORTON）在未来某一期间内对其预期财务状况和业绩的解释或分析。

这些解释通常包括以下几个方面：
1.销售预测：PD莫顿可能会解释其销售额的预测，包括对未
来期间内产品销售量和价格的估计。

这将有助于投资者了解公司未来收入的预期，并对公司的增长潜力作出判断。

2.成本和费用预测：公司可能会解释其成本和费用的预期，如
生产成本、市场营销费用和研发费用等。

这将帮助投资者了解公司未来的经营开支，并预测公司的盈利能力。

3.利润预测：PD莫顿可能会解释其未来利润的预测，包括净
利润和每股收益等。

这将为投资者提供一个预期的盈利水平，并对公司的估值和股价走势产生影响。

4.现金流预测：公司可能会解释其未来现金流的预测，包括经
营活动现金流、投资活动现金流和筹资活动现金流等。

这将有助于投资者了解公司的现金流状况和企业的偿债能力。

总的来说，PD莫顿前瞻的财务解释将提供投资者对公司未来
财务状况的理解和预期，并帮助他们做出投资决策。

随机森林模型假设条件
1 随机森林模型
随机森林模型是一种常用的机器学习技术，用来帮助你预测结果
并对输入变量进行分类或回归。

它是一种集成学习算法，用于解决最
优特征组合/组合筛选问题。

它与单一决策树不同，它将多个决策树组
合起来，以赢得更好的准确性。

简单地说，随机森林模型使用一组决
策树，并反映树出现结果的不同方式，以获得最佳准确性。

2 假设条件
对于随机森林模型而言，假设条件的主要原则是：1）决策树是独
立的；2）所有样本都有等可能地被决策树所采用；3）每个决策树以
它所选择的特征做出决定；4）总体结果基于决策树以投票方式生成；5）不同树之间不能有相同的决定；6）特征值采用均匀分布。

考虑特征值分布特别重要，因为随机森林模型的运行基于决策树
的运行，而决策树正是基于分布的结果，如果特征值分布不均匀，可
能会导致运行结果的出入。

在使用随机森林模型的时候，最好的策略
就是将输入数据进行归一化地处理，以保证特征值的分布是均匀的。

随机森林模型假设条件是此模型正确运行和产生最佳结果的基础。

如果这些条件不被正确遵守，结果可能是不可预测的，或者不可信任的。

因此，在使用随机森林模型之前，最好能确保输入数据的准确性，以及存在正确的假设条件。

招聘人工智能岗位笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不属于人工智能的基本技术？A、机器学习B、自然语言处理C、计算机视觉D、基因编辑2、以下哪种算法不适合用于分类问题？A、决策树B、支持向量机C、K-最近邻（KNN）D、神经网络3、以下哪个技术不属于人工智能领域常用的机器学习算法？A. 决策树B. 深度学习C. 搜索算法D. 贝叶斯网络4、在以下机器学习模型中，哪个模型适用于处理非线性关系？A. 线性回归B. 支持向量机（SVM）C. K-最近邻（KNN）D. 线性判别分析（LDA）5、以下哪个算法不属于深度学习中的神经网络算法？A. 卷积神经网络（CNN）B. 支持向量机（SVM）C. 隐马尔可夫模型（HMM）D. 递归神经网络（RNN）6、在以下机器学习任务中，哪个任务通常需要较高的计算资源？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 半监督学习7、题干：以下哪项技术不是人工智能领域的关键技术之一？A、机器学习B、自然语言处理C、量子计算D、神经网络8、题干：在以下哪种情况下，人工智能系统最有可能出现“过拟合”现象？A、数据集较大，特征较多B、数据集较小，特征较少C、数据集适中，特征适中D、数据集较大，特征适中9、以下哪种技术不属于深度学习中的卷积神经网络（CNN）常用的激活函数？A. ReLUB. SigmoidC. SoftmaxD. Tanh二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术属于人工智能领域的基础技术？（）A、机器学习B、自然语言处理C、计算机视觉D、神经网络E、数据挖掘2、以下关于人工智能伦理的表述中，哪些是正确的？（）A、人工智能系统应确保用户隐私和数据安全B、人工智能系统应避免歧视和偏见C、人工智能系统应具备自我意识和情感D、人工智能系统应遵循法律法规和道德规范E、人工智能系统应完全替代人类工作3、以下哪些技术属于人工智能领域？（）A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 机器视觉E. 云计算4、以下关于人工智能伦理问题的描述，哪些是正确的？（）A. 人工智能系统应确保用户数据隐私B. 人工智能系统应避免歧视C. 人工智能系统应具备自我意识D. 人工智能系统应保证决策透明度E. 人工智能系统应具备情感识别能力5、以下哪些是人工智能领域中常见的机器学习算法？（）A. 神经网络B. 决策树C. 随机森林D. 暴力破解6、以下哪些是人工智能领域中常用的深度学习框架？（）A. TensorFlowB. PyTorchC. KerasD. Caffe7、题目：下列哪些技术属于监督学习的例子？A. 决策树B. K-均值聚类C. 支持向量机D. 主成分分析（PCA）E. 随机森林8、题目：在构建机器学习模型时，以下哪些方法可以用来处理数据中的缺失值？A. 删除含有缺失值的数据行B. 使用统计方法如平均数、中位数填充缺失值C. 使用插值法在时间序列数据中填补空缺D. 通过机器学习算法预测缺失值E. 不做任何处理直接建模9、以下哪些技术属于人工智能领域的关键技术？（）A、机器学习B、自然语言处理C、神经网络D、遗传算法E、数据库技术三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、人工智能中的深度学习模型只能用于图像识别任务。

中国社会科学院2020年招收攻读硕士学位研究生入学考试模拟试题（一）考试科目：经济学原理考试时间：180分钟总分：150分命题时间：2019年4.19日命题人：育明教育考研考博研究室考生注意：1.本试题的答案必须写在规定的答题纸上，写在试卷上一律不给分。

2.考试结束后，将答题纸和试卷一并装入试卷袋内。

一、名词解释（6*5，每题答案不少于20字）1.生产可能性边界（Production possibility Frontier）2.混合策略（Mixed strategy）3.显示偏好（Revealed Preference）4.自然失业率（Natural Rate of Unemployment）5.资本技术构成（Technical Constitution of Capital）6.市场出清（Clearing Market）二、简答题（2*25，每题答案不少于200字）1.结合图形简要说明总产量、平均产量和边际产量之间的关系2.利用IS-LM模型阐述应该运用什么经济策略解决经济衰退问题三、论述题（2*35，每题答案不少于500字）1.论述开放条件下的总供求及其平衡2.论述外部影响的存在如何干扰市场对资源的配置，以及如何克服外部经济对社会的影响。

►名词解释答题方法名词解释最简单，最容易得分。

在复习的时候要把参考书中的核心概念和重点概念夯实。

近5-10年的真题是复习名词解释的必备资料，通过研磨真题你可以知道哪些名词是出题老师经常考察的，并且每年很多高校的名词解释还有一定的重复。

名词解析答题方法上要按照核心意思+特征/内涵/构成/案例，来作答。

①回答出名词本身的核心含义，力求尊重课本。

这是最主要的。

②简答该名词的特征、内涵、或者其构成、或者举一个案例加以解释。

如果做到①②，基本上你就可以拿满分。

③如果除非你根本不懂这个名词所云何事，或者压根没见过这个名词，那就要运用类比方法或者词义解构法，去尽可能地把握这个名词的意思，并组织下语言并加以润色，最好是以很学术的方式把它的内涵表述出来。

随机效应模型引言随机效应模型是一种用于分析面板数据（panel data）的统计模型。

面板数据是指在时间上对同一组体或个体进行多次观测的数据，例如经济学中的跨国公司的财务数据、医学研究中的病人的长期随访数据等。

随机效应模型能够通过考虑个体间的异质性和时间间的相关性，提供更准确的估计和推断。

一、面板数据的特点面板数据相较于传统的横截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time series data），具有以下几个特点：1.个体异质性：面板数据中的个体之间可能存在差异，例如不同公司的经营策略、不同病人的基线特征等。

2.时间相关性：面板数据中的观测值在时间上是相关的，例如经济学中的季度数据、医学研究中的长期随访数据等。

3.个体固定效应：个体固定效应是指个体固有的不可观测的特征，例如公司的管理能力、病人的遗传基因等。

4.时间固定效应：时间固定效应是指时间固有的不可观测的特征，例如季节性变化、政策变化等。

面板数据的分析需要考虑上述特点，以充分利用数据并得出准确的结论。

二、随机效应模型的基本原理随机效应模型是一种通过将个体固定效应和时间固定效应引入线性回归模型中，来解决面板数据分析中存在的个体异质性和时间相关性的方法。

随机效应模型的基本形式如下：y it=α+X itβ+c i+λt+ϵit其中，y it表示第i个个体在第t个时间点的观测值，X it表示解释变量矩阵，β表示解释变量的系数，c i表示个体固定效应，λt表示时间固定效应，ϵit表示随机误差项。

个体固定效应c i是与个体相关的不可观测因素，它可以通过引入个体虚拟变量来捕捉。

时间固定效应λt是与时间相关的不可观测因素，它可以通过引入时间虚拟变量来捕捉。

三、随机效应模型的估计方法随机效应模型的估计方法有多种，常用的有最小二乘法（OLS）估计法、差分法（first difference）估计法和最大似然法（maximum likelihood）估计法。

——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。

与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。

经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。

确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。

没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。

有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。

布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。

布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。

若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。

因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。

在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。

回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。

它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。

怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。

这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。

萨斯塔莫宁模型结果的单位萨斯塔莫宁模型是一种常用于管理学和经济学领域的模型，用于评估和预测项目或决策的效果。

它由四个关键因素组成：情境（Situation）、目标（Target）、策略（Strategy）和结果（Outcome）。

在这个模型中，结果是最关键的，它衡量了目标是否达成以及策略是否成功。

我们首先来讨论萨斯塔莫宁模型结果的单位：时间和效果。

在模型中，时间是一个重要的度量单位，在评估结果时，我们需要考虑到时间的因素。

时间可以以天、周、月或年为单位，根据具体的项目或决策来确定。

通过将时间作为单位，我们可以看到目标的实现情况以及策略的持续效果。

效果是另一个关键的度量单位，它用于衡量目标的实现程度以及策略的成功与否。

效果可以是定性的或定量的，具体取决于项目的性质和目标的定义。

例如，如果目标是增加销售额，效果可以通过比较实际销售额和预期销售额来评估。

如果目标是提高客户满意度，效果可以通过客户调查或反馈来评估。

在评估萨斯塔莫宁模型结果时，我们需要考虑到时间和效果的综合影响。

例如，一个策略可能在短期内带来积极的效果，但在长期内效果可能逐渐减弱。

另一方面，一个策略可能在短期内没有明显的效果，但在长期内会逐渐显现出来。

因此，我们需要综合考虑时间和效果来评估策略的成功与否。

萨斯塔莫宁模型结果的单位还可以根据具体的项目或决策来确定。

例如，对于一个市场营销活动，结果的单位可以是销售额、市场份额或品牌知名度。

对于一个培训项目，结果的单位可以是员工满意度、技能提升或绩效改进。

根据具体的项目或决策，我们可以选择合适的单位来评估结果。

萨斯塔莫宁模型结果的单位是时间和效果。

通过考虑时间和效果的综合影响，我们可以评估和预测项目或决策的效果。

在选择单位时，需要根据具体的项目或决策来确定，以便更准确地评估结果。

同时，我们还需要综合考虑时间和效果的因素，以全面了解策略的成功与否。

深度学习及其应用_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.GAN中的Mode Collapse问题是指什么？答案:生成器只生成少数几种样本2.有关循环神经网络（RNN）变种的说法哪些是正确的？答案:RNN的变种增加了网络的复杂性，训练过程难度一般会大一些。

_RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足，例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等_这些RNN的变种结构都有一定的调整，但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。

3.以下说法错误的有哪些？答案:类似VGG、GoogLeNet等网络，AlexNet采用了卷积块的结构。

_为了获得不同尺度的特征，GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。

_ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了网络的训练稳定性，并像VGG算法利用了skip链接减少信息的损失。

4.循环神经网络一般可以有效处理以下哪些序列数据？答案:随时间变化的数值型参数_声音_文本数据5.循环神经网络的损失函数是所有时刻的输出误差之和。

答案:正确6.长短期记忆网络（LSTM）通过遗忘门减少一般循环神经网络（RNN）的短期记忆不足，但增加算法的计算复杂度。

答案:正确7.循环神经网络的深度是由RNN cell的时刻数量，或者是隐层的数量确定的，2种说法都有一定的道理。

答案:正确8.循环神经网络（RNN)每一个时间步之间的迁移中使用了共享参数（权重等），与前馈神经网络比较更不容易引起梯度消失问题答案:错误9.以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的？答案:生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的10.有关生成对抗网络（GAN）的代价函数，下面哪个说法是错误的？答案:一般来说，GAN通过训练总能达到代价函数的极小值11.在目标检测算法中，IoU（Intersection over Union）主要用于？答案:度量检测框和真实框的重叠程度12.下面哪种情况可能不能使用生成对抗网络实现？答案:机器人取名字13.对于生成对抗网络（GAN）的训练，下面哪个说法是正确的？答案:如果判别器发生了过拟合，那么生成器可能会生成一起很奇怪的样本14.在DCGAN中，判别器的激活函数可以使用Leaky ReLU，而不采用Sigmoid的原因是以下哪个？答案:防止判别器在训练过程中发生梯度消失，降低鉴别器的能力15.有关生成器和判别器的代价函数，以下哪个说法是错误的？答案:通过一同调整生成器和判别器的权重等参数，达到两者总的代价函数平衡16.有关生成器和判别器的交叉熵代价函数，以下哪个说法是错误的？答案:当训练生成器时，希望判别器的输出越逼近0越好17.有关获得较高质量生成样本的隐向量z的说法，下面说法错误的是哪个？答案:可以随机取值18.与卷积神经网络不同，循环神经网络因为固有的时序性，很难在GPU上做并行训练。

计量经济学期中考试题2021----d926fad8-6ebb-11ec-9a87-7cb59b590d7d《计量经济学》期中考试题（经济学专业）2022年5月5日一.[10分]什么是计量经济学？计量经济模型为什么要包含扰动项?II[8点]请谈谈OLS方法对多变量线性模型的假设。

三.[8分]简述检验的步骤以及显著性检验中f检验与t检验的关系。

IV[12点]试图证明多元线性模型中回归参数的无偏性和线性。

五.[18分]根据美国46个州1992年的数据，baltagi得到如下回归结果：LogC=4.3-1.34logp+0.17logyse:（0.91）（0.32）（0.2）R2=0.27，其中C为香烟消费量（包/人年）；P是每包香烟的实际价格；Y是人均实际可支配收入。

问题:（1）[6分]求该模型的决定系数和各参数的t值；（2） [6点]卷烟需求的价格弹性是多少？这有统计学意义吗？如果是，这是显而易见的吗著异于-1？（3） [6点]香烟需求的收入弹性是多少？这有统计学意义吗？如果不重要，则为原始因是什么？六、 [24点]家庭消费（y）和收入（x）的五对（x，y）观察结果如下：表1：家庭消费（y）与收入（x）的观测值序列号YX试算或回答：（1）[6分]用最小二乘法估计家庭消费（y）对收入（x）的回归直线；1141021820323304254053050?的方差和拟合优度r2；（2）[4分]计算估计值?（3）[4分]进行系数的显著性检验[注：t0.025(5-2)=3.182]；（4）[4分]以0.05的显著性水平检验β=0.4;（5） [6点]当收入x0=60时，预测家庭消费Y0和Y0的置信区间。

七、[20分]为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（y，百万美元）、旅行社职工人数（x1，人）、国际旅游人数（x2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：yi??151.0263?0.1179x1i?1.5452x2i)（6.652983）（3.378064）t？（？3.066806^R2？0.934331r2？0.92964f？191.1894n？31（1）[8点]从经济角度调查估算模型的合理性。

因果推断的模型因果推断的模型是在观察数据中推测和估计因果关系的一种统计模型。

以下是几种常见的因果推断模型：1.随机实验模型（Randomized Controlled Trial, RCT）：随机实验是因果推断中最可靠的方法之一。

在随机实验中，研究人员通过随机分配实验组和对照组来控制潜在影响因素，然后比较两组之间的差异来推断因果关系。

2.自然实验模型（Natural Experiment）：自然实验是利用自然发生的事件或政策变化来进行因果推断的模型。

研究人员观察和比较在自变量发生变化时，因变量的变化情况，以确定是否存在因果关系。

3.重要性采样模型（Propensity Score Matching, PSM）：重要性采样模型是一种通过匹配方法来进行因果推断的模型。

通过估计个体在干预前的概率得分（倾向得分），然后在对照组和实验组中进行匹配，以估计干预的因果效应。

4.差异法模型（Difference-in-Differences, DiD）：差异法模型是一种比较组内、组间差异来推断因果关系的方法。

通过比较同一单位（个体、地区、时间等）在干预前后的变化，以消除潜在的混淆因素，从而推断干预的因果影响。

5.结构方程模型（Structural Equation Model, SEM）：结构方程模型是一种多变量统计分析方法，它可以用于探究多个变量之间的因果关系。

通过建立变量之间的结构关系模型，使用观察数据对模型参数进行估计，从而推断因果关系。

这些模型在不同的环境和研究问题中具有优势和限制。

在选择和应用因果推断模型时，需要根据具体问题的特点、数据的可用性和问题的研究设计来采取合适的方法。

同时，注意因果推断的局限性和潜在偏差，以确保结论的可靠性。

豪斯曼检验固定效应和随机效应结果固定效应和随机效应是统计学中常用的两种效应检验方法，用于分析面板数据中因变量的变化。

固定效应模型假设每个个体的效应是固定的，而随机效应模型则假设每个个体的效应是随机的。

本文将对这两种效应进行详细介绍，并对它们的应用进行分析。

首先，固定效应模型是一种广泛应用于面板数据分析的方法。

在固定效应模型中，个体效应被视为固定的参数，与时间变化无关。

这意味着在面板数据中，每个个体都有一个固定的效应，不随时间变化而变化。

固定效应模型的假设是所有的个体之间存在异质性，即它们的特征是不同的，但这些特征不随时间而变化，而且与解释变量无关。

因此，固定效应模型通常用于分析不同个体之间的差异，而不是时间的变化趋势。

固定效应模型的优点是可以控制个体效应的影响，从而更加准确地估计解释变量对因变量的影响。

它可以较好地处理面板数据中存在的异质性和非观测到的个体特征。

但是，固定效应模型也有一些局限性，它无法估计个体效应的系数，因此无法分析解释变量对个体效应的影响。

与固定效应模型不同，随机效应模型假设个体效应是随机的，与解释变量有关，并且可以用概率分布来描述。

在随机效应模型中，个体效应被看作是从一个概率分布中随机抽取的随机变量，它与解释变量和时间变化有关。

因此，随机效应模型可以用来分析个体效应的变化趋势和解释变量对个体效应的影响。

随机效应模型的优点是可以估计个体效应的系数，从而分析解释变量对个体效应的影响。

它可以较好地处理个体效应的随机性和变化趋势。

但是，随机效应模型也有一些局限性，它不能控制个体效应的影响，因此可能会引入估计偏误。

在应用中，固定效应和随机效应模型各有其适用范围。

固定效应模型适用于分析不同个体之间的差异，而随机效应模型适用于分析个体效应的变化趋势和解释变量对个体效应的影响。

因此，在实际应用中，需要根据具体的数据和研究问题选择不同的效应检验方法。

总之，固定效应和随机效应是统计学中常用的两种效应检验方法，用于分析面板数据中因变量的变化。