集中器I型数据采集中的项目不包含()。
A.电能表数据采集
B.状态量采集
C.交流模拟量采集
D.重点用户采集
D、重点用户采集
A.电能表数据采集
B.状态量采集
C.交流模拟量采集
D.重点用户采集
D、重点用户采集
A.集中器接线错误
B.表计RS-485接口故障
C.载波模块故障
D.sim卡故障
本题使用HTV.RAW中的数据。
(i) 将log(wage) 对educ进行简单的OLS回归。在不控制其他因素的情况下, 多接受一年教育的估计回报的95%置信区问是什么?
(ii) 变量c til(以千美元为单位) 是17~18岁的学生面临的学费变化。证明educ和ctu it基本上是不相关的。这对一个简单回归分析中ctu it作为educ的一个可能的工具有何含义?
(iii)现在,在第(i)部分的简单回归模型中引人工作经历的二次函数以及当前居住地和18岁时的居住地等一整套区域虚拟变量集。模型中还包含个人当前居住地和18岁时居住地的城市指标。多受一年教育的估计回报是多少?
(iv) 再次利用ctu it作为edic的潜在工具变量, 估计educ的约简型。[当然, 现在educ的约简型也包含第(iii)部分中的解释变量。] 证明ctu it在educ的约简型中是统计显著的。
(v) 把ctu it作为educ的工具变量, 用Ⅳ估计第(iii) 部分中的模型。教育回报的置信区间与第(iii) 部分中的OLS置信区间相比如何?
(vi)你认为第(v)部分中的ⅣV程序令人信服吗?
A.主站下发的部分载波表参数错误
B.现场表计清理不正确
C.GPRS模块故障
D.线路上对载波通信的干扰源较多
A、本清单的表头信息包括纳税人名称、纳税人识别号、主管税务机关名称、代码、纳税申报日期、税款所属期
B、应税服务扣除项目,是指按照国家现行营业税政策规定差额征收营业税的纳税人,营业税改征增值税后,允许其从取得的应税服务全部价款和价外费用中扣除的项目
C、本清单填报项目不包含免税项目数据
D、本清单填报项目不包含出口免税项目的应税服务数据
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。)
A.关系型数据库事务遵循ACID原则,非关系型数据库事务不保证遵循ACID原则
B.关系型数据库使用结构化查询语言(SQL),非关系数据不使用结构化查询语言
C.关系型数据库只能集中部署,非关系数据库可以分布式部署
D.关系型数据库遵循严格的范式约束,因此比非关系型数据库更安全
B、双人受理:前后台通过审核分工明确审核重点,后台根据系统明确列示的审核项目逐项审核
C、数据校验:包含正确性校验、合法性校验,具体校验内容如:后台两次数据录入校验、票据底卡自动调取匹配、账号调用户名与录入户名校验、大小写金额校验、有效日期依据预置算法校验等
D、业务授权:系统提供前台特殊业务授权,退票取消授权、后台金额授权和差错授权等