假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。当你使用较大的C（C趋于无穷），则（）。

假定AA为一个类，a为该类公有的数据成员，x为该类的一个对象，则访问x对象中数据成员a的格式为（）。
A.x（）
B.x[a]
C.x->a
D.x.a

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设人均收入X为白变量，人均消费Y为因变量。现根据某地12个住户的有关资料计算出以下数据：（单位：
设人均收入X为白变量，人均消费Y为因变量。现根据某地12个住户的有关资料计算出以下数据：(单位：元)

要求：(1)拟合简单线性回归方程，并解释方程中回归系数的经济意义：
(2)计算可决系数和回归估计的标准误差;
(3)对X的回归系数进行显著性检验(显著性水平为0.05,t0.025(10)=2.228);
(4)假定人均收入为800元，利用拟合的回归方程预测相应的人均消费水平，并给出置信度为95%的预测区间。

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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，应该采取下列什么措施（）。

假设你通过对工资、受教育程度、工作经历和性别的调查来搜集数据。而且，你还询问了大麻使用方面的信息。原问题是：“上个月你抽过几次大麻？”
(i)写出一个方程，使之在控制其他因素的情况下，能让你估计出使用大麻对工资的影响。你应该能得出这样的结论：“每个月多抽5次大麻，估计会使工资改变x%。”
(ii)写出一个模型，使你能检验女性和男性在使用大麻对工资的影响上是否存在差异。你将怎样检验男女使用大麻的影响是没有差异的？
(iii)假设你认为最好按大麻使用量将人分为四类：不用者、浅尝者(每月1~5次)、适度者(每月6~10次)和重用者(每个月10次以上)。写出一个模型，使你能估计出使用大麻对工资的影响。
(iv)利用第(iii)部分的模型，详细解释如何检验使用大麻对工资没有影响的原假设。既要具体，又要包括对自由度的一个仔细列表。
(v)利用你搜集来的调查数据做因果推断会有哪些潜在的问题？

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如果希望使用变量X来存放数据123456.54321，应该将变量X声明为何种类型？

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假定R是模7的剩类环。在R[x]里把乘积计算出来。
假定R是模7的剩类环。在R[x]里把乘积

计算出来。

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假定I是一个唯一分解环而Q是I的商域。证明:I[x]的一个多项式若是在Q[x]里可约，它在I[x]里已经可约。

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使用WAGE1.RAW中的数据。 （i)估计方程 保留残差并画出其直方图。 （ii)以log（wage)作为因变量
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)估计方程

保留残差并画出其直方图。
(ii)以log(wage)作为因变量重做第(i)部分。
(iii)你认为是水平值-水平值模型还是对数-水平值模型更接近于满足假定MLR.6？

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假定I[x]是整环I上的元多项式环，f（x)属于I[x]但不属于I，并且f（x)的最高系数是I的一个单位。证明f（x)在I[x]里有分解。

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假定R是模16的剩余类环，R[x]了的多项式x²在R里有多少个根？

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假设你对估计其他条件不变情况下y和x₁之间的关系感兴趣。为此，你可以搜集两个控制变量x₂和x₃的数据。(为真实起见，你可以想象y为期末考试分数，x₁为到课率.x₂为上学期之前的GPA，x₃为SAT或ACT分数。)令β₁表示y对x进行简单回归的系数估计值，而β₁为y对x₁，x₂，x₃进行多元回归的斜率估计值。


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