题目内容
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[单选题]
（)是能够利用数据和模型来帮助决策者解决半结构化或非结构化的高度灵活的、人机交互式计算机信息系统，其目的是提高决策的效果。
A.专家系统
B.决策支持系统
C.电子商务
D.管理信息系统
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A.专家系统
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A.深入了解业务,用工具来实现及帮助场景实现业务诉求,帮助数据沉淀和决策分析
B.从业务中萃取关键理论
C.能够配置复杂的功能
D.具备一定的研发和技术能力
(i)求出样本中的平均工资和平均IQ。IQ的样本标准差是多少？(总体中的IQ已标准化为平均值是100，标准差是15。)
(ii)估计一个简单回归模型，其中IQ提高一个单位导致wage变化相同的数量。利用这个模型计算IQ提高15个单位时，工资的预期变化。10能够解释大多数工资波动吗？
(iii)现在再估计一个模型，其中IQ提高一个单位对工资具有相同的百分比影响。如果IQ提高15个单位，预期工资提高的百分比大约是多少？
A.干扰机器识别图像的新方法
B.新算法助机器学习抵抗干扰
C.机器学习是人工智能的核心
D.机器学习大数据训练的方法
本题使用HTV.RAW中的数据。
(i)基于整个样木， 利用解释变量educ、abil、exper、nc、west、south和urban， 利用OLS估计log(wage)的一个模型。报告教育的估计回报及其标准误。
(ii)现在， 仅利用educ＜16的人群来估计第(i) 部分中的方程。样本损失了多大的比例？现在， 多读一年书的估计回报是多少？它与第(i)部分中的结果相比如何？
(iii)现在， 去掉所有wage≥20的观测， 于是， 样本中剩下每个人每小时工资都不足20美元。做第(i) 部分中的回归， 并评论educ的系数。(由于正常的断尾回归模型都假定y是连续的， 所以理论上我们去掉wage≥20还是去掉wage＞20都无所谓。但在这个应用研究中， 由于有些人正好每个小时挣20美元， 所以二者略有差异。)
(iv)利用第(ii) 部分中的样本， 应用断尾回归[上断点为log(20) ] .假定第(i) 部分中得到的估计值是一致的，这个断尾回归能够重新得到整个总体中的教育回报估计值吗？
A.如果有“亲民”意识，那么于群关系就拉近了。其结果必然是，我们能够及时帮助群众解决困难
B.如果有“亲民”意识，那么干群关系就拉近了。但是，其前提是，我们能够及时帮助群众解决困难
C.只有具备“亲民”意识，我们才能站在老百姓的角度来考虑问题，才能负责地为老百姓解决实际问题。其结果必然是，我们密切了干群关系
D.如果我们能负责地为老百姓解决实际问题，我们就具备有“亲民”意识。但是，其前提是，我们必须重视干群关系
在例11.6中，我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型：
利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1) 序列相关。
A.帮助客户解决遇到的政策难题
B.利用邮与电的密切关系来拉近与客户的关系
C.密切关注客户的全年预算和经营计划
D.要根据客户的预算推介符合客户需求的产品或业务
