Gyikoo/KT_QA huggingface dataset:
问题：在企业客观信用进行数据分析输出的资产数据包中，下列哪一项不包含在内。 {'A': '可视化明细数据', 'B': '投资指数', 'C': '分层分级评分', 'D': '原始收集数据'}
答案：D
问题：对于典型的大数据问题，解决问题的效果随着采样率的降低而____。 {'A': '显著降低', 'B': '缓慢降低', 'C': '基本不变'}
答案：A
问题：不同于传统的IOE系统，互联网企业在挖掘数据对广告的变现价值时更多地使用了____。 {'A': '交易数据', 'B': '行为数据'}
答案：B
问题：在讲座介绍的广告个性化推荐系统框架中，尽量避免使用的是____。 {'A': '关系型数据库', 'B': 'Hadoop', 'C': 'Spark', 'D': 'Storm'}
答案：A
问题：根据演讲人，下面哪些数据属于人类社会动力学的范畴？。 {'A': '春节时期产生的大规模迁徙，人们的出发地与目的地数据。', 'B': '白领每天在家和公司之间往返的定位数据。', 'C': '浏览网页时，对感兴趣内容的额外搜索数据。', 'D': '为出行计划提前查询地图产生的数据。'}
答案：A, B, C, D
问题：在预测地区经济形势这个问题上，下面哪个不是演讲者提及的数据？ {'A': '用户的定位信息', 'B': '用户在百度产品上的查询信息', 'C': '用户的兴趣点或兴趣区域', 'D': '地区属性，如人口，占地面积，企业数目等'}
答案：D
问题：鬼城发现的实例启发我们，用大数据可以对城市规划、城市二次开发产生指导性意义。 {'A': '正确', 'B': '错误'}
答案：A
问题：广义上，区块链技术包括分布式共识、隐私与安全保护等技术。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：对信息使用哈希算法之后，信息没有减少。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：区块链技术的三次热潮不包括以下的哪一项： {'A': '比特币为代表的加密货币', 'B': '以太坊带来的性能大幅提升', 'C': '区块链为基础的分布式账本技术', 'D': '互联网资本关注带来的应用加速落地'}
答案：B
问题：以下哪项不是区块链技术解决的数据科学目前面临的挑战？ {'A': '数据的真实性', 'B': '数据的安全交换和隐私保护', 'C': '数据价值的衡量和实现', 'D': '大量数据的存储和处理'}
答案：D
问题：以下哪项不是确保数据安全交换和流通的技术？ {'A': '所有权确认', 'B': '数据隐私保护', 'C': '数据清洗', 'D': '自动化交易'}
答案：C
问题：钟院士将人类发现问题、定义问题的能力称为人类的_________。 {'A': '经验智慧', 'B': '规范智慧', 'C': '显性智慧', 'D': '隐性智慧'}
答案：D
问题：钟院士定义机制主义人工智能中，C型具备的是_________的知识。 {'A': '经验性', 'B': '规范性', 'C': '专家性', 'D': '常识性'}
答案：D
问题：目前人工智能研究的主要流派中，通过专家系统内置规范知识，用推理来解决问题的是_________。 {'A': '结构主义', 'B': '功能主义', 'C': '行为主义', 'D': '机械主义'}
答案：B
问题：2005年NIST对机器翻译的评测中，从中文到英文的翻译一致性最高能达到约________。 {'A': '25%', 'B': '35%', 'C': '45%', 'D': '55%'}
答案：B
问题：吴军博士举了大数据在传统行业应用的三个例子不包括________。 {'A': '风力发电机叶片更换', 'B': 'Prada时装摆放位置', 'C': 'TARGET百货发票寄送', 'D': '电视台收视率统计'}
答案：D
问题：吴军博士提到Google进行癌症影像诊断的例子中，使用了约________个病例，检测准确率能达到________。 {'A': '500万，95%', 'B': '200万，98%', 'C': '100万，98%', 'D': '1000万，95%'}
答案：B
问题：苏中先生介绍的QA系统聚合了多个已有系统的成果并取得很好的效果，其中应用了________的思想。 {'A': 'Bagging', 'B': 'Boosting', 'C': 'Wrapper', 'D': 'Embedding'}
答案：B
问题：苏中先生认为目前制约CPU继续发展的因素主要是功耗受________影响。人脑的功耗大约为________。 {'A': '核数，50瓦', 'B': '线程数，100瓦', 'C': '主频，20瓦', 'D': '集成度，5瓦'}
答案：C
问题：截止苏中先生演讲时，考虑所有终端之和，移动设备的存储能力________服务器，计算能力________服务器。 {'A': '强于，强于', 'B': '强于，弱于', 'C': '弱于，强于', 'D': '弱于，弱于'}
答案：B
问题：刘晨先生提出的从数据管理的角度对数据分类方法中，客户等级（如白金卡、金卡、银卡、普通客户等）属于________。 {'A': '统计分析数据', 'B': '事务型数据', 'C': '参考数据', 'D': '元数据'}
答案：C
问题：刘晨先生给出的Gartner曲线中，作报告时处于最高点的是________。 {'A': '数据治理', 'B': '元数据管理', 'C': '数据架构', 'D': '主数据管理'}
答案：B
问题：数据治理与数据管理的关系是：数据治理位于数据管理的________层，更多的是________的工作。 {'A': '上，具体性', 'B': '下，具体性', 'C': '上，方向性', 'D': '下，方向性'}
答案：C
问题：杨光信先生提到的几次变革中，由On-premise向Cloud变革的源动力为________。 {'A': '可扩展性不足', 'B': '适应新的硬件环境', 'C': '数据时效性', 'D': '数据架构成本'}
答案：D
问题：MPP最大部署规模约为________，Hadoop最大部署规模约为________。 {'A': '数十台，数百台', 'B': '数百台，数万台', 'C': '数千台，数万台', 'D': '数万台，数百万台'}
答案：B
问题：分布式系统使用________原则替代原有的________原则，主要是牺牲了一定的________。 {'A': 'ACID，BASE，可用性', 'B': 'ACID，BASE，一致性', 'C': 'BASE，ACID，可用性', 'D': 'BASE，ACID，一致性'}
答案：D
问题：信息可视化参考模型总共有________层 {'A': '3', 'B': '4', 'C': '5', 'D': '6'}
答案：C
问题：可视化设计对应学科是________。 {'A': '数据挖掘', 'B': '信息可视化', 'C': '人机交互', 'D': '认知信息学'}
答案：B
问题：选项中不属于基于Planarity的布局算法是________。 {'A': '树布局', 'B': '弹簧电荷布局', 'C': '层次布局', 'D': '正交布局'}
答案：B
问题：以下不属于彭元先生所介绍的OpenSOC平台收集的攻击样本的是________。 {'A': 'DNS查询日志', 'B': 'WebShare样本', 'C': '病毒样本', 'D': 'APT事件'}
答案：A
问题：传统安全手段中，网银的双因子认证是基于________。 {'A': '流量及文件特征', 'B': '频率监测算法', 'C': '身份识别token', 'D': '黑名单阻断'}
答案：C
问题：在大数据时代，通过________可以解决未公开漏洞难防的问题。 {'A': '态势感知', 'B': '威胁情报搜集', 'C': '攻击溯源', 'D': '行为识别'}
答案：D
问题：根据消费者权益保护法，收集、使用消费者个人信息要遵守哪些原则？ {'A': '正当、合法、必要', 'B': '正当、准确、合法', 'C': '正当、合理、必要', 'D': '合法、合理、必要'}
答案：A
问题：根据演讲者的理解：大数据的特征不仅仅是数据规模大，更重要的一个特征就是这些数据之间的关系十分复杂。 {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：不同行业的敏感信息基本相同，主要包括基因、病例、健康历史、犯罪记录、家庭住址、私人活动等。 {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：false
问题：能否识别特定自然人是分享、公开个人信息数据时的一个重要红线。 {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：数据公司在数据的法律层面必须关注的五个核心风险点有：知识产权，监管，数据外泄，用户投诉和媒体曝光。 {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：屈燕博士介绍的系统架构中，stream信息处理完毕后存储在_________。 {'A': 'S3', 'B': 'HDFS', 'C': 'Big Query', 'D': 'FTP'}
答案：C
问题：A/B testing是_________的方法，用于验证_________。 {'A': '理论性，关联关系', 'B': '理论性，因果关系', 'C': '实验性，关联关系', 'D': '实验性，因果关系'}
答案：C
问题：屈燕博士在讲座中提到的大数据landscape中，不属于Infrastructure类别的是_________。 {'A': 'Cloudera', 'B': 'Microsoft', 'C': 'Amazon', 'D': 'Google'}
答案：A
问题：第一讲作业 1.已知点A(20,0,0)和点B(20,0,10),关于点A和点B的相对位置，正确的是 {'A': '①点B在点A前面', 'B': '②点A在点B下方，且重影在H面上', 'C': '③点B在点A上方，且重影与V面上', 'D': '④点A在点B前面'}
答案：B
问题：16.在下列螺纹孔画法中，判断哪几个图的画法是正确的 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：B
问题：第一讲作业 2.对于一个点的水平投影和侧面投影，其相等的坐标是 {'A': '①X坐标', 'B': '②Y坐标', 'C': '③Z坐标', 'D': '④Y坐标和Z坐标'}
答案：B
问题：第十一讲作业2.在下列双头螺柱连接图中，画法正确的是 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：C
问题：第二讲作业 2.关于△ABC和△DEF的相对位置，正确的说法是 {'A': '①垂直', 'B': '②斜交', 'C': '③平行', 'D': '④重合'}
答案：A
问题：第二讲作业 1.关于直线DE垂直于△ABC，哪一个图是正确 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：D
问题：第三讲作业2.一次换面后，θ反映了一般位置直线AB与一般位置平面DEF之间的夹角吗？正确选择“Y”，错误选择“N” {'A': 'Y', 'B': 'N'}
答案：B
问题：第三讲作业 1.关于下面四种叙述，正确的是a 一般位置直线变换一次后就可以成为投影面垂直线b 投影面平行线要变换成投影面垂直线，需要变换两次c 投影面平行线要变换成投影面垂直线，只需要变换一次d 一般位置直线变换成投影面垂直线，需要变换两次 {'A': '①a、b', 'B': '②c、d', 'C': '③b、d', 'D': '④a、c'}
答案：B
问题：第四讲作业(一)2.C点位于体的表面，已知其正面投影，如图示，请问其侧面投影是否正确？正确选择Y，不正确选择N {'A': '①', 'B': '②'}
答案：B
问题：第四讲作业(一) 1.判断点K是否位于圆锥面上，是选择Y，不是选择N {'A': '①Y', 'B': '②N'}
答案：B
问题：第四讲作业(二) 2.根据体的视图判断其轴测图的正误，正确的在下面的括弧填写“Y”，不正确的填写“N” {'A': '①Y', 'B': '②N'}
答案：B
问题：第四讲作业(二) 1.根据体的视图判断其轴测图的正误，正确的选择“Y”，不正确的选择“N” {'A': '①Y', 'B': '②N'}
答案：B
问题：第六讲作业 2.已知立体的两个投影，哪一个侧面投影画得正确 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：C
问题：第六讲作业 1.已知主视图和俯视图，选择正确的左视图 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：C
问题：第七讲作业2.已知两球相贯(如图)，其相贯线画得正确的是 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③'}
答案：C
问题：第七讲作业 1.已知相贯立体的两个投影，哪一个侧面投影画得正确 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：C
问题：第八讲作业 2.已知立体的两个投影，四种侧面投影中画得正确的是 {'A': '①', 'B': '②', 'C': '③', 'D': '④'}
答案：A
问题：第八讲作业 1.已知立体的两个投影，正确的侧面投影是 {'A': '①(a)、(b)正确', 'B': '②(c)、(d)正确', 'C': '③(a)正确', 'D': '④全部正确'}
答案：C
问题：第九讲作业 2.主视图正确，判断左视图、俯视图是否正确 {'A': '左视图正确，俯视图错误', 'B': '左视图正确，俯视图正确', 'C': '左视图错误，俯视图正确', 'D': '左视图错误，俯视图错误'}
答案：D
问题：第九讲作业 1.对于给出的下面四组剖视图，哪一种说法是正确的 {'A': '①只有a和c正确', 'B': '②只有a和d正确', 'C': '③只有c和d正确', 'D': '④只有a、c和d正确'}
答案：B
问题：第十讲作业 2.关于图中圆弧的尺寸标注，哪几个图标注的正确 {'A': 'a、b', 'B': 'c、d', 'C': 'a、d', 'D': 'b、c'}
答案：C
问题：第十讲作业 1.下面几何体的尺寸标注，正确的是 {'A': 'a、b', 'B': 'c、d', 'C': 'b、d', 'D': 'a、c'}
答案：D
问题：第十一讲作业 1.螺纹的标记是M16×1-5h6h，这种标记的含义是 {'A': '它是外螺纹，公称直径是16，螺距是1，中径公差是5h，顶径公差是6h，旋入长度是N', 'B': '它是内螺纹，公称直径是16，螺距是1，顶径公差是5h，中径公差是6h', 'C': '这是装配图上的标注方法，其中外螺纹公差是5h，内螺纹公差是6h', 'D': '此标记内外螺纹都适用，公称直径是16，螺距是1，中径公差是5h，顶径公差是6h'}
答案：A
问题：第十二讲作业 2.读懂图示零件图，并回答下列问题(1)图中配合尺寸φ25H7/h6采用的基准制为基（[填空1] ）制，孔公差带代号为（ [填空2]），轴公差带代号为（ [填空3]），配合种类为（[填空4] ）配合。(2)图中配合尺寸φ25R7/h6采用的基准制为基（ [填空5]）制，孔公差带代号为（[填空6] ），轴公差带代号为（[填空7] ），配合种类为（[填空8] ）配合。
答案：{"1": ["轴"], "3": ["h6"], "2": ["H7"], "5": ["轴"], "4": ["间隙"], "7": ["h6"], "6": ["R6"], "8": ["过盈"]}
问题：第十二讲作业 1.读懂图示零件图，并回答下列问题（1）该零件的名称是（[填空1]），材料是（[填空2] ），绘图比例为（[填空3] ）。（2）表面Ⅰ的表面粗糙度代号为下列代号中的（ [填空1]），表面Ⅱ的表面粗糙度代号为（ [填空2]），表面Ⅲ的表面粗糙度代号为（[填空3] ），表面Ⅳ的表面粗糙度代号为（[填空4] ）
答案：{"1": ["端盖"], "3": ["1:2"], "2": ["HT200"], "5": ["A"], "4": ["B"], "7": ["D"], "6": ["C"]}
问题：读懂固定顶尖座装配图，选择下列问题的正确答案请填写正确答案。
问题：第十三讲作业2.读平口钳装配图，回答问题说明：(1)读图时必须认真阅读有关装配图的说明书，对照装配图，搞清该装配体的工作原理、零件间的装配关系、各零件的作用和结构形状等，并回答读图问题。读图必须将投影分析（形体分析、面形分析）和结构功用、装配关系分析结合起来进行，不然会给读图造成不必要的困难。(2)平口钳公用说明：平口钳用于夹持被加工的工件。使用时固定钳体1安装在工作台上，旋转螺杆2带动螺母5及活动钳体3作直线往复运动，从而使两钳口板闭合或张开以夹紧或松开工件，螺钉4用来锁紧活动钳体3和螺母5.读图问题：①当螺杆2做顺时针旋转时（从螺杆右端看），活动钳体3向何方移动？②螺钉4上面的两个小孔有什么作用？③当需要把螺母5拆下时，其拆卸步骤如何？④主视图上尺寸φ22H8/f7属装配图上何种尺寸？并说明其具体含义。左视图上尺寸112属何种尺寸？
问题：第十三讲作业 1.读懂固定顶尖座装配图，填写下列问题的正确答案(1)φ25H7/m6是属于（[填空1] ），14 H7/h6是属于（ [填空2]）。a 间隙配合 b 过渡配合 c 过盈配合(2)装配图中不可以省略的是（ [填空3]）。a 铸造圆角 b 倒角 c 退刀槽 d 中心线
答案：{"1": ["b"], "3": ["d"], "2": ["a"]}
问题：8.数据库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。（ ） {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：11.数据分析的定义：数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：10.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当的描述，并提取出有用的信息的过程。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：7.数据仓库一般存储在线交易数据，数据库存储的一般是历史数据。（ ） {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：8.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：6.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：7.聚类过程的输入对象有与之关联的目标信息。（ ） {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：5.离群点因偏离一般水平而不需要考虑和研究。（ ） {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：5.区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：4.数据仓库和数据库其实是相同的，都是数据或信息的存储系统。（ ） {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：3.事务数据库的每个记录代表一个事务。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：2.聚类就是把一些对象划分为多个组或者聚簇，从而使同组内对象间比较相似而不同组对象间差异较大。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：1.无监督学习可以在没有标记的数据集上进行学习。（ ） {'true': '正确', 'false': '错误'}
答案：true
问题：10.[填空1]是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
答案：{"1": ["特征化", "数据特征化"]}
问题：9.数据分析是指采用适当的[填空1]方法对收集到的数据进行分析、概括和总结。
答案：{"1": ["统计分析"]}
问题：7.数据挖掘主要侧重解决四类问题：[填空1]、[填空2]、[填空3]和预测（定量、定性）。
答案：{"1": ["分类"], "3": ["关联"], "2": ["聚类"]}
问题：5.数据库是面向[填空1]的设计，数据仓库是面向[填空2]设计的。
答案：{"1": ["事务"], "2": ["主题"]}
问题：4.[填空1]是通过建立模型预测离散的标签，而[填空2]则是通过建立连续值模型推断新的数据的某个数值型属性。
答案：{"1": ["分类"], "2": ["回归"]}
问题：4.[填空1]是数据仓库系统的主要应用。
答案：{"1": ["联机分析处理"]}
问题：3.[填空1]是指全局或局部范围内偏离一般水平的观测对象。
答案：{"1": ["离群点"]}
问题：2.[填空1]是指在数据集中频繁出现的模式。
答案：{"1": ["频繁模式"]}
问题：2.[填空1]是从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。
答案：{"1": ["数据挖掘"]}
问题：1.常见的机器学习方法有监督学习、无监督学习、和[填空1]。
答案：{"1": ["半监督学习"]}
问题：10. 目前数据分析和数据挖掘面临的挑战性问题不包括（ ） {'A': '数据类型的多样化', 'B': '高维度数据', 'C': '离群点数据', 'D': '分析与挖掘结果可视化'}
答案：C
问题：9.（ ）不属于数据挖掘的应用领域。 {'A': '商务智能', 'B': '信息识别', 'C': '搜索引擎', 'D': '医疗诊断'}
答案：D
问题：8. 下列关于模式识别的相关说法中错误的是（  ） {'A': '模式识别的本质是抽象出不同事物中的模式并由此对事物进行分类', 'B': '医疗诊断属于模式识别的研究内容之一', 'C': '手机的指纹解锁技术不属于模式识别的应用', 'D': '自然语言理解也包含模式识别问题'}
答案：C
问题：5. 下列有关离群点的分析错误的是（  ） {'A': '一般情况下离群点会被当作噪声而丢弃', 'B': '离群点即是噪声数据', 'C': '在某些特殊应用中离群点有特殊的意义', 'D': '信用卡在不常消费地区突然消费大量金额的现象属于离群点分析范畴'}
答案：B
问题：4. KDD是（  ） {'A': '数据挖掘与知识发现', 'B': '领域知识发现', 'C': '文档知识发现', 'D': '动态知识发现'}
答案：A
问题：3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是哪个步骤的任务（  ） {'A': '频繁模式挖掘', 'B': '分类和预测', 'C': '数据预处理', 'D': '数据流挖掘'}
答案：C
问题：6. 异常检测的应用包括（  ） {'A': '网络攻击', 'B': '预测某股票的未来价格', 'C': '计算公司的总销售额', 'D': '根据性别划分公司顾客'}
答案：A
问题：5. 下列任务中，属于数据挖掘技术在商务智能方面应用的是（  ） {'A': '欺诈检测', 'B': '垃圾邮件识别', 'C': '根据因特网的搜索引擎查找特定的Web页面', 'D': '定向营销'}
答案：D
问题：2. 下述四种方法哪一种不是常见的分类方法（  ） {'A': '决策树', 'B': '支持向量', 'C': 'K-Means', 'D': '朴素贝叶斯分类'}
答案：C
问题：3. 目的是缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果的是（  ） {'A': '数据清洗', 'B': '数据集成', 'C': '数据变换', 'D': '数据归约'}
答案：D
问题：2. 可以在不同维度合并数据，从而形成数据立方体的是（  ） {'A': '数据库', 'B': '数据源', 'C': '数据仓库', 'D': '数据库系统'}
答案：C
问题：1.下列属于数据挖掘任务的是（  ） {'A': '根据性别划分公司的顾客', 'B': '计算公司的总销售额', 'C': '预测一对骰子的结果', 'D': '利用历史记录预测公司的未来股价'}
答案：D
问题：1. 下面属于维归约常用的线性代数技术的有（ ） {'A': '主成分分析', 'B': '特征提取；', 'C': '特征加权', 'D': '离散化'}
答案：A
问题：2. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务（ ） {'A': '频繁模式挖掘', 'B': '分类和预测', 'C': '数据预处理', 'D': '数据流挖掘'}
答案：C
问题：3. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内（ ） {'A': '第一个', 'B': '第二个', 'C': '第三个', 'D': '第四个'}
答案：B
问题：4. 数据清理不包括以下哪些处理（ ) {'A': '缺失值的处理', 'B': '噪声的处理', 'C': '重复数据的处理', 'D': '不一致数据的处理'}
答案：C
问题：5. 数据规范化方法包括（  ） {'A': '数据归约', 'B': '数据泛化', 'C': '数据集成', 'D': '最小最大规范化'}
答案：D
问题：6. 给定一组二维样本S,S = {S1, S2, S3, S4, S5}= {(1,2),(3,0),(4,3),(5,7),(1,6)},在距离阈值d大于等于4、非邻点样本的阈值部分p大于等于3时的噪声数据为（  ） {'A': 'S4, S5', 'B': 'S1, S4', 'C': 'S2, S5', 'D': 'S1, S5'}
答案：A
问题：7. 两组向量x={6,4,7,10,8},y={5,6,1,4,12}的协方差为（  ） {'A': '0.1', 'B': '0.2', 'C': '0.3', 'D': '0.4'}
答案：B
问题：8. 假定用于分析的数据包含属性age,数据元祖中age的值如下(按递增序)：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70。对age值35进行小数定标规范化转换，转换后的值为（  ） {'A': '0.32', 'B': '0.38', 'C': '0.35', 'D': '0.40'}
答案：C
问题：9. 已知某工厂车间工人的年终奖，其均值为34 349元，标准差为16 928元，对于观测值为57 000元，使用z-score方法对其进行规范化为（  ） {'A': '1.34', 'B': '1.43', 'C': '0.35', 'D': '0.57'}
答案：A
问题：10. 假定用于分析的数据包含属性age,数据元祖中age的值如下(按递增序)：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70。使用min-max规范化，将age值35转换d到[0.0,1.0]区间的值为（  ） {'A': '0.35', 'B': '0.70', 'C': '0.175', 'D': '0.386'}
答案：D
问题：1. 下列数据变换类型及方法正确的是（  ） {'A': '数据平滑：去噪，将连续数据离散化，增加粒度', 'B': '数据聚集：对数值属性进行监督或无监督离散化', 'C': '特征构造：构造出新的属性', 'D': '数据规范化：使数据按照比例缩放，落入特定区域'}
答案：A, C, D
问题：2. 数据变换的类型包括（  ） {'A': '数据预处理', 'B': '数据泛化', 'C': '数据离散化', 'D': '特征构造'}
答案：B, C, D
问题：3. 数据归约技术包括（  ） {'A': '维归约', 'B': '数量归约', 'C': '数据压缩', 'D': '数据清理'}
答案：A, B, C
问题：4. 下面哪些属于数据预处理的方法（  ） {'A': '变量代换', 'B': '离散化', 'C': '聚集', 'D': '估计遗漏值'}
答案：A, B, C
问题：5. 在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各方法正确的有（  ） {'A': '忽略元组', 'B': '从数据中挑选一个数据填写', 'C': '使用属性的平均值填充空缺值', 'D': '使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值'}
答案：A, C, D
问题：6. 数据清理的原则包括（  ） {'A': '相异性原则', 'B': '连续性原则', 'C': '唯一性原则', 'D': '空值原则'}
答案：B, C, D
问题：5. 假定用于分析的数据包含属性age,数据元祖中age的值如下(按递增序)：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70。已知age的标准偏差为12.94年，使用z-score规范化对age值35进行转换，转换后得到的值为[填空1]。
答案：{"1": ["0.386", "0.38", "0.39"]}
问题：6. 在现实世界的数据中，元组在某些属性上的缺失值是常有的。处理该问题的常用方法有[填空1]、[填空2]、[填空3]。
答案：{"1": ["删除数据对象或属性"], "3": ["忽略遗漏值"], "2": ["估计遗漏值"]}
问题：7. 假定我们对一个比率属性x使用平方根变换，得到一个新属性x*。作为分析的一部分，已知区间（a，b），在该区间内，x*与另一个属性y具有线性关系。换算成x，（a，b）的对应区间为    ，y关联x的方程为[填空1]。
答案：{"1": ["（a^2,b^3）、 y=kx^05+c(k,c是常数)"]}
问题：8. 对数据进行偏差检测的3个原则分别是[填空1]、[填空2]、[填空3]。
答案：{"1": ["唯一性原则"], "3": ["空值原则"], "2": ["连续性原则"]}
问题：9. 数据归约技术包括[填空1]、[填空2]、[填空3]。
答案：{"1": ["维归约"], "3": ["数据压缩"], "2": ["数量归约"]}
问题：10. 在使用分箱法实现特征离散化时，可以用每个箱中的___[填空1]_____或___[填空2]_____替换箱中所有的值。
答案：{"1": ["中位数", "中值"], "2": ["平均值", "平均数"]}
问题：11. 某工厂车间工人的年终奖金结果如下（已按照递增排序）：15 750，20 000，25 000，36 000，48 000，50 000，52 000，56 000，57 000，68 000，10 000，135 000（元）。使用最小-最大值规范化将奖金57 000转换到[0.0, 1.0]区间为 [填空1]   ；使用小数定标规范化将奖金57 000转换到[-1,1]区间为[填空2]
答案：{"1": ["0.35"], "2": ["0.057"]}
问题：12. 数据清理一般需要对 [填空1] 和[填空2]进行处理。
答案：{"1": ["缺失值"], "2": ["噪声", "噪声数据"]}
问题：13. 我们要进行数据预处理，是因为原始数据大多都是“[填空1]”。
答案：{"1": ["脏数据"]}
问题：14. 四种处理缺失数据的方法是[填空1]、[填空2]、[填空3]、[填空4]。
答案：{"1": ["直接删除缺失属性的记录"], "3": ["使用全局常量填充缺失值"], "2": ["人工填写"], "4": ["使用属性的中心趋势度量值填充缺失值"]}
问题：15. 数据平滑的方法包括[填空1]、[填空2]和[填空3]  。
答案：{"1": ["分箱"], "3": ["聚类"], "2": ["回归"]}
问题：1. 噪声是指被测量的变量产生的错误或误差。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：2. 数据规约技术可以得到数据集的规约表示，虽然小，但仍大致保持原数据的完整性。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：3. 数据变换是通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：4. 数据预处理的任务包括数据清理、数据集成、数据规约和数据泛化。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：5. 唯一性原则是指一个属性的每个值都是唯一的，不能和这个属性的其他值相同。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：6. 数据变换策略主要包括光滑、聚集、数据泛化、规范化、属性构造和离散化。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：7. 每个属性的最大值和最小值之间没有缺失值既满足连续性原则。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：8. 数据挖掘所处理的数据必须具有准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：9. 数据规约就是指对数据集进行简化表示。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：10. 数据集成有助于减少结果数据集的冗余和不一致，可以提高集成之后的挖掘过程的准确性和速度。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：11. 在确定数据中的离群点时，一般不必检查整个数据集 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：1. min-max 规范化的值域为[填空1]
答案：{"1": ["[new_min, new_max]"]}
问题：2. 高质量数据的要求有[填空1]、[填空2]、[填空3]。
答案：{"1": [" 准确性"], "3": ["一致性"], "2": ["完整性"]}
问题：3. 数据预处理的技术手段包括[填空1]、[填空2]、[填空3]、[填空4]。
答案：{"1": [" 数据清理"], "3": ["数据变换"], "2": ["数据集成"], "4": ["数据归约"]}
问题：4. 给定一个在区间[0,1]取值的相似性度量，请使用两种方法将该相似度变换成区间[0,∞]中的相似度，结果分别为[填空1]、[填空2]。
答案：{"1": [" 取倒数：d(p,q)=1/s(p,q)-1"], "2": ["取对数：d(p,q)=-log(s(p,q)) "]}
问题：数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（ ） {'A': '捕捉到的新数据会覆盖原来的快照', 'B': '数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容', 'C': '数据仓库随着事件变化不断删去旧的数据内容', 'D': '数据仓库中的综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合'}
答案：C
问题：关于基本数据的元数据是指（ ） {'A': '基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息', 'B': '基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息', 'C': '基本元数据包括数据源，数据仓库和应用程序等结构相关的信息', 'D': '基本元数据包括关于装载和更新处理，分析处理以及管理方面的信息'}
答案：D
问题：下面关于数据粒度的描述不正确的是（ ） {'A': '数据越详细，粒度就越小，级别也就越高', 'B': '粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别', 'C': '数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高', 'D': '粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量'}
答案：C
问题：有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是（ ） {'A': '数据仓库开发要从数据出发', 'B': '数据仓库使用的需求在开发时就要明确', 'C': '数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发', 'D': '在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流，数据仓库中数据分析和处理更灵活，且没有固定的模式'}
答案：A
问题：在有关数据仓库测试，下列说法不正确的是（ ） {'A': '在完成数据仓库的实施过程中，需要对数据仓库进行各种测试', 'B': '在数据仓库进行测试之前一般不必要制定非常详细的测试计划', 'C': '系统测试需要对数据仓库的组件进行大量的功能测试和回归测试', 'D': '当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对他们进行单元测试'}
答案：B
问题：OLAP技术的核心是（ ） {'A': '在线性', 'B': '快速响应', 'C': '互操作性', 'D': '多维分析'}
答案：D
问题：关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是（ ） {'A': 'OLAP管理大量历史数据，OLTP仅管理当前数据', 'B': 'OLAP主要用于事务和查询处理，而OLTP用于数据分析', 'C': 'OLAP中综合提炼的数据主要来自OLTP所依赖的底层数据库', 'D': 'OLAP数据较之OLTP数据要进行更多的数据维护或预处理的操作'}
答案：B
问题：数据仓库设计的三级数据模型不包含（ ） {'A': '概念模型', 'B': '逻辑模型', 'C': '关系模型', 'D': '物理模型'}
答案：C
问题：改变数据立方体维次序的操作是（ ） {'A': '切片', 'B': '切块', 'C': '上卷', 'D': '旋转'}
答案：D
问题：在给定的数据立方体的一个维度上进行的选择操作为（ ） {'A': '切片', 'B': '切块', 'C': '下卷', 'D': '旋转'}
答案：A
问题：下列选项中关于粒度描述错误的是： {'A': '粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别；', 'B': '粒度影不响存放在数据仓库中的数据量的大小', 'C': '粒度影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度；', 'D': '粒度组织数据的方式有：①简单堆积结构；②轮转综合结构；③简单直接结构；④连续结构。'}
答案：B
问题：简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容,不正确的是。 {'A': '概念模型设计：对问题域内事务进行描述，是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域；', 'B': '逻辑模型设计：对概念模型细化，定义实体属性及其关系，主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统；', 'C': '物理数据模型设计：在数据库中建立表及索引，主要内容包括确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。', 'D': '三种模型设计时主要考虑的因素有I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。'}
答案：D
问题：关于OLAP的特性，下面正确的是（ ） {'A': '集成性', 'B': '快速性', 'C': '多维性', 'D': '可分析性'}
答案：B, C, D
问题：数据模型是数据仓库建设的基础，一个完整、灵活、稳定的数据模型对数据仓库项目的成功起到的重要作用有（ ） {'A': '利于数据的整合', 'B': '消除数据仓库的冗余数据', 'C': '排除数据描述的不一致性', 'D': '为整个系统建设提供导航图'}
答案：A, B, C, D
问题：根据使用情况的不同，元数据可以分为（ ） {'A': '静态元数据', 'B': '技术元数据', 'C': '业务元数据', 'D': '动态元数据'}
答案：B, C
问题：关于数据仓库的逻辑模型，正确的说法有（ ） {'A': '是数据仓库设计中的核心基础', 'B': '对概念数据模型的分解和细化', 'C': '对物理模型设计和实现具有指导作用', 'D': '为全局服务，集成全方位数据形成统一蓝图'}
答案：A, B, C
问题：关于OLAP和OLTP的区别描述，正确的是（ ） {'A': 'OLAP是信息处理，OLTP是操作处理', 'B': 'OLAP面向底层管理人员，OLTP面向高层决策人员', 'C': 'OLAP管理大量历史数据，OLTP主要关注当前数据', 'D': 'OLAP数据是细节性数据，OLTP数据则是综合性数据'}
答案：A, C
问题：数据处理通常分成两大类：[填空1]和联机事务处理。
答案：{"1": ["联机分析处理"]}
问题：OLAP按照数据存储格式划分，实现方式有[填空1]、[填空2]和HOLAP三种
答案：{"1": ["ROLAP  "], "2": ["MOLAP"]}
问题：数据仓库就是一个面向[填空1]、[填空2]、[填空3]、[填空4]的数据集合
答案：{"1": ["主题的  "], "3": ["非易失的"], "2": ["集成的  "], "4": ["  时变"]}
问题：根据使用情况的不同，元数据可以分为[填空1]和业务元数据；根据数据状态的区别又可分为[填空2]和动态元数据。
答案：{"1": ["技术元数据  "], "2": ["静态元数据"]}
问题：粒度是对数据仓库中数据[填空1]的一个衡量。粒度越[填空2]，细节程度越[填空3]，综合程度越[填空4]，回答查询的种类越多。
答案：{"1": ["综合程度高低  "], "3": ["高  "], "2": ["小  "], "4": ["低"]}
问题：数据仓库的[填空1]通常采用星型模型来进行设计，要求将星型的各类逻辑实体完整地描述出来。多维数据模型还包含[填空2]和事实星座模型两种模型。
答案：{"1": ["逻辑模型  "], "2": ["雪花模型"]}
问题：数据仓库按照设计顺序，依次分为[填空1]、[填空2]和[填空3]三个设计步骤
答案：{"1": ["概念模型设计  "], "3": ["  物理模型设计"], "2": ["逻辑模型设计"]}
问题：典型的OLAP操作包括切片、[填空1]、上卷、[填空2]和旋转。
答案：{"1": [" 切块  "], "2": ["下卷"]}
问题：[填空1]是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别
答案：{"1": [" 粒度"]}
问题：数据仓库体系结构通常采用一种三层体系结构，底层、中间层、顶层分别通常为[填空1]、[填空2]和前端工具。
答案：{"1": ["数据仓库服务器"], "2": ["  OLAP服务器"]}
问题：常用体系结构：数据仓库常用一种三层结构，包括底层[填空1]、中间层[填空2]以及顶层[填空3]。
答案：{"1": ["数据仓库服务器"], "3": ["前端工具"], "2": ["OLAP服务器"]}
问题：数据仓库常用的多维数据模型有[填空1]、[填空2]和[填空3]。
答案：{"1": ["星形模型,"], "3": ["事实星座模型"], "2": ["雪花模型,"]}
问题：OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：数据仓库测试工作中主要包括单元测试和系统测试。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：改变数据立方体维度的操作称为下钻。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：数据仓库实际的三级模型中的概念模型不是对软件实际的描述。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：数据仓库就是一个面向什么的数据集合？ {'A': '主题的', 'B': '集成的', 'C': '非易失的', 'D': '时变'}
答案：A, B, C, D
问题：数据仓库体系结构通常采用一种三层体系结构，底层、中间层、顶层分别通常为什么？ {'A': 'OLAP服务器', 'B': '数据仓库服务器', 'C': '前端工具', 'D': 'OLAP操作'}
答案：A, B, C
问题：回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离，最小二乘准则是指（  ）。 {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：D
问题：回归分析的步骤为（  ）。① 进行相关分析 ② 建立预测模型 ③ 确定变量 ④ 确定预测值 ⑤ 计算预测误差 {'A': '①③④⑤②', 'B': '③①⑤②④', 'C': '③②①⑤④', 'D': '③⑤①②④'}
答案：C
问题：下列变量之间的关系是函数关系的是（  ）。 {'A': '已知二次函数y＝ax2+bx+c，其中a，c是已知常数，取b为自变量，因变量是这个函数的判别式Δ＝b2－4ac。', 'B': '光照时间和果树亩产量', 'C': '降雪量和交通事故发生率', 'D': '每亩施用肥料量和粮食产量'}
答案：A
问题：对于回归分析，下列说法错误的是（  ）。 {'A': '在回归分析中，变量间的关系若是非确定性关系，那么因变量不能由自变量唯一确定', 'B': '线性相关系数可以是正的，也可以是负的', 'C': '.回归分析中，如果=1，说明x与y之间完全相关', 'D': '样本相关系数r∈(-1,1)'}
答案：D
问题：某地区调查了2~9岁儿童的身高，由此建立的身高y（cm）与年龄x（岁）的回归模型为ŷ=8.25x+60.13，下列叙述正确的是（  ）。 {'A': '该地区一个儿童的身高为142.63cm', 'B': '该地区2~9岁的儿童每年的身高约增加8.25cm', 'C': '该地区9岁儿童的平均身高是134.38cm', 'D': '利用这个模型可以准确地预测该地区每个2~9岁儿童的身高'}
答案：B
问题：已知对一组观察值做出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y=bx+a，求得b=0.51， x̅=61.75&quot; ， y̅=38.14 ，则线性回归方程为（  ）。 {'A': 'y = 0.51x + 6.65', 'B': 'y = 6.65x + 0.51', 'C': 'y = 0.51x + 42.30', 'D': 'y = 42.30x + 0.51'}
答案：A
问题：下表是x和y之间的一组数据，则y关于x的回归方程必过（ ）。 {'A': '点(2, 3)', 'B': '点(1.5, 4)', 'C': '点(2.5, 4)', 'D': '点(2.5, 5)'}
答案：C
问题：反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（  ）。 {'A': '总离差平方和', 'B': '回归平方和', 'C': '残差平方和', 'D': '可决系数'}
答案：B
问题：总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（  ）。 {'A': 'TSS&gt;RSS+ESS', 'B': 'TSS＝RSS＋ESS', 'C': 'TSS&lt;RSS+ESS', 'D': ''}
答案：B
问题：决定系数的取值范围是（  ）。 {'A': '&lt;=1', 'B': '&gt;=1', 'C': '0&lt;&lt;1', 'D': '-1&lt;&lt;1'}
答案：C
问题：回归分析中定义的（  ）。 {'A': '解释变量和被解释变量都是随机变量', 'B': '解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量', 'C': '解释变量和被解释变量都为非随机变量', 'D': '解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量'}
答案：B
问题：最大或然准则是按从模型中得到既得的n组样本观测值的什么最大的准则确定样本回归方程（  ）。 {'A': '离差平方和', 'B': '均值', 'C': '概率', 'D': '方差'}
答案：C
问题：下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，其中X为平均汇率（日元/美元），Y为汽车出口数量（万辆）,那么，X与Y的相关系数为（  ）。 {'A': '0.0769', 'B': '0.9321', 'C': '0.9203', 'D': '0.0679'}
答案：B
问题：已知估计回归模型,且，则相关系数为（  ）。 {'A': '0.0769', 'B': '0.9203', 'C': '0.9321', 'D': '0.0679'}
答案：C
问题：已知某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下,则早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程为（  ）。 {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：D
问题：为研究某市家庭收入与月平均生活支出的关系，该市统计部门随机调查了10个家庭，得数据如下,则回归直线方程为()。 {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：C
问题：下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x（吨）与相应的生产能耗y（吨）标准煤的几组对照数据,则用最小二乘法求出的y关于x的线性回归方程为（  ）。 {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：A
问题：某公司1月至10月的广告费用和销售额之间的关系如表所示,在合适的回归模型下，求得的回归方程为（  ）。 {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：C
问题：以下哪种关系为确定性关系（  ）。 {'A': '圆的半径与半径之间的关系', 'B': '子女的身高与父母的身高之间的关系', 'C': '电路中电阻值、电压与电流之间的关系', 'D': '压力作用效果、压力大小和受力面积之间的关系'}
答案：A, C, D
问题：在回归分析中，检验线性相关显著性常用的三种检验方法，包含（  ）。 {'A': '相关系数显著性检验法', 'B': 't检验法', 'C': 'F检验法（即方差检验法）', 'D': 'χ2检验法'}
答案：A, B, C
问题：回归方程 ,则下列说法不正确的有（  ）。 {'A': 'y=1.5x - 15', 'B': '15是回归系数a', 'C': '1.5是回归系数a', 'D': 'x=10时，y=0'}
答案：A, B, D
问题：下列关系中具有相关关系的是（  ）。 {'A': '人的年龄与他拥有的财富之间的关系', 'B': '曲线上的点与该点的坐标之间的关系', 'C': '苹果的产量与气候之间的关系', 'D': '森林中的同一种树木，其断面直径与高度之间的关系'}
答案：A, C, D
问题：下列变量中，属于正相关的是（  ）。 {'A': '收入增加，储蓄额增加', 'B': '产量增加，生产费用增加', 'C': '收入增加，支出增加', 'D': '价格下降，消费增加'}
答案：A, B, C
问题：回归分析按照涉及变量的多少，分为:[填空1][填空2]
答案：{"1": ["一元回归分析"], "2": ["多元回归分析"]}
问题：若线性回归方程中的回归系数b = 0,则相关系数r为:[填空1]
答案：{"1": ["0"]}
问题：某人对一地区人均工资x（千元）与该地区人均消费y（千元）进行统计调查，y与x有相关关系，得到回归直线方程，若该地区的人均消费水平为7.675千元，估计该地区的人均消费额占人均工资收入的百分比约为:[填空1]
答案：{"1": ["83%"]}
问题：某化工厂为预测产品的回收率y，需要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系，现取8对观测值，计算得，则其线性回归方程为（系数保留两位小数）[填空1]
答案：{"1": ["y=2.62x+11.47", "y=11.47+2.62x"]}
问题：已知关于某设备的使用年限x与所支出的维修费用y（万元），有如下统计资料。若y对x呈线性相关关系，则回归直线方程,表示的直线一定过定点：[填空1]
答案：{"1": ["（4，5）"]}
问题：使用F检验对多元线性回归方程进行线性关系的显著性检验，所求F值越大，说明线性关系越：[填空1]
答案：{"1": ["显著"]}
问题：在使用决定系数R2对回归方程进行拟合优度检验时，R2越大表示回归方程的拟合程度越 [填空1]，R2越小表示回归方程的拟合程度越[填空2] 。
答案：{"1": ["好"], "2": ["差"]}
问题：写出F检验的计算公式[填空1] ,且服从F分布[填空2]
答案：{"1": ["F=(ESS/k)/(RSS/(n-k-1))"], "2": ["F=(k,n-k-1)"]}
问题：[填空1]是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
答案：{"1": ["回归分析"]}
问题：回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为[填空1] 和[填空2] ；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为[填空3] 和[填空4] 。
答案：{"1": ["一元回归分析"], "3": ["线性回归分析"], "2": ["多元回归分析"], "4": ["非线性回归分析"]}
问题：[填空1]表示实际值与平均值之差
答案：{"1": ["离差"]}
问题：[填空1]是指回归直线对观测值的拟合程度
答案：{"1": ["拟合优度"]}
问题：F检验运用服从F分布的统计量或方差比作为统计检验，通过[填空1] 度量回归方程的线性关系是否显著
答案：{"1": ["显著性水平", "显著性水平检验"]}
问题：回归分析通常是指用一个或者多个输入X（[填空1] ）来预测输出Y（[填空2] ）的一种方法。
答案：{"1": ["自变量（解释变量或者预测变量）"], "2": ["因变量（响应变量或者结果变量）"]}
问题：[填空1]是指分类器/回归器正确地预测新的或先前未见过的数据的属性值/类标号的能力
答案：{"1": ["准确率", "分类准确率"]}
问题：[填空1]涉及分类器/回归器提供的理解和洞察的水平。其是主观的，因此很难评估
答案：{"1": ["可解释性"]}
问题：回归分析的应用场景包括[填空1][填空2][填空3]
答案：{"1": ["质量管理"], "3": ["宏观经济管理"], "2": ["市场营销"]}
问题：当一些变量的值确定以后，另一些变量的值也随之完全确定的关系，这些变量间的关系完全是已知的，变量间的关系可以用函数关系表示，我们称之为[填空1]
答案：{"1": ["确定性关系"]}
问题：变量之间有一定的依赖关系，变量之间虽然互相影响和制约，但由于受到无法估计和控制的因素的影响，使变量间的关系呈现不确定性，当一些变量的值确定以后，另一些变量值虽然随之变化，却不能完全确定，这时，变量间的关系就可以精确地用函数表示，即不能由一个或若干变量的值精确地确定另一个变量的值，我们称这样的关系为[填空1]
答案：{"1": ["非确定性关系"]}
问题：观察物体降落的距离s与时间t的关系，得到数据如下表，s关于t的回归方程为[填空1]
答案：{"1": ["s=9.1329+65.8896t+489.2946t^2"]}
问题：某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下表，出回归方程为[填空1]
答案：{"1": ["y=1.041478x-0.00302"]}
问题：多元线性回归模型表示的是多个自变量与一个因变量之间的关系[填空1]
答案：{"1": ["线性"]}
问题：下表中的数据为某商店的前10个月的销售额情况，使用线性回归方法预测该商店11月份的销售额为[填空1]
答案：{"1": ["23.034"]}
问题：为研究某化学反应中，温度x对产品得率y的影响，测得数据如下，则一元线性回归方程为[填空1]
答案：{"1": ["y=-2.73935+0.48303x"]}
问题：多项式回归研究的是一个因变量与[填空1] 自变量之间的多项式关系
答案：{"1": ["一个或多个"]}
问题：回归分析是一种非常有用且灵活的分析方法，其作用主要表现在判别自变量是否能解释因变量的显著变化、判别自变量能够在多大程度上解释因变量、[填空1] 以及当评价一个特殊变量或一组变量对因变量的贡献时，对其自变量进行控制。
答案：{"1": ["判别关系的结构或形式"]}