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本题利用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lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用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中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型
A.支持硬件亚健康检测
B.支持端到端DIF
C.数据重构时间达15分钟/TB
D.唯一支持AA“真”双活的分布式存储
E.支持异步复制15sRPO
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中，证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据， 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程， 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大？也就是说， 如果支出提高10%， 估计math10会提高多少个百分点？
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题？
A、大数据和大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
B、大数据级别的容量可能是TB、PB、YB、BB、DB
C、大数据通常是万亿或EB,可能收集自传感器、气候信息、公开信息(如杂志报纸文章)、或购买交易记录、网络日志、病历、军事监控、视频和图像档案、大型电子商务大数据……
D、大数据中，价值密度通常较低,如果能够合理利用并正确、准确地分析,将会带来很高的价值回报。
A.元数据是描述数据的数据
B.元数据可以用来揭示各类型电子文档的内容
C.元数据的典型作业环境是互联网
D.从功能而言，元数据与电子目录差别很大
