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[单选题]

模型分析主要方法有（)

A.误差分析

B.统计分析

C.数据灵敏性分析

D.假设的强健性分析

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发布时间：2022-06-06

更多“模型分析主要方法有（)”相关的问题

第1题

回归分析的主要步骤包括以下哪几个方面。( )

回归分析的主要步骤包括以下哪几个方面。（)

A、确定变量

B、建立预测模型

C、进行相关分析

D、计算预测误差

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第2题

电力系统()是根据SCADA系统提供的实时信息，给出电网内各母线电压(幅值和相角)和功率的估计值;主要完成遥信及遥测初检、网络拓扑分析、量测系统可观测性分析、不良数据辨识、母线负荷预报模型的维护、变压器分接头估计、量测误差估计等功能。

A.安全分析

B.状态估计

C.事故分析

D.断路计算

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第3题

要素主要包括目标、（)、模型、费用和效果及评价标准。

A.可行方案

B.分析人员

C.管理人员

D.优化方法

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第4题

简述碘量法的主要误差来源及减免方法。

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第5题

()方法主要来源于这样的思想：任何人的正常行为都是有一定的规律的，并且可以通过分析这些行为产生的日志信息(假定日志信息足够安全)总结出这些规律，而入侵和滥用行为则通常和正常的行为存在严重的差异，通过检查这些差异就可以检测这些入侵。

A.基于异常的入侵检测

B.基于误用的入侵检测

C.基于自治代理技术

D.自适应模型生成特性的入侵检测系统

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第6题

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

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。)

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第7题

文件MATHPNL.RAW包含了密歇根各个学区在1992~1998年的面板数据。它是学区层次上的数据，与帕普

克(Papke，2005)所用的学校层次数据相似。这个方程中我们关注的因变量是math4，即一个学区四年级学生通过数学标准化考试的百分数。主要的解释变量是rexpp，即学区平均每个学生的真实支出，以1997年的美元计。支出变量以对数形式出现。

(i)考虑静态非观测效应模型

其中，enrol_it表示学区总注册学生人数，lunch_it表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunch_it是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明：若平均每个学生的真实支出提高10%，则math4_it约改变β₁/10个百分点。

(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。

(iii)现在，在模型中添加支出变量的一阶滞后，并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据，所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。

(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何？

(v)现在，求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响？

(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验，验证差分误差r_it=Δu_it含有负序列相关。

(vii)基于充分稳健的联合检验，模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗？

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第8题

实体模型和_______________是CAD系统中常用的主要造型方法。

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第9题

定性预测法主要包括时间序列预测法、因果分析预测法和系统动力学模型方法。（)

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第10题

制度模型逐渐成为政策分析的主要方法，代表了当前政策分析的最新动态和研究走向。（)

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