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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

在统计计算中，（)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。

A.K-Means算法

B.Apriori算法

C.最大期望算法

D.KNN算法

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第1题

机器学习所研究的主要内容是关于在计算机上从数据中产生“模型”（model)的算法，即“学习算法”。（)

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第2题

下列关于贷款损失准备金的计提方法中，说法错误的是（）。

A.特别准备金是针对具体的突发性事件，对某一受影响的贷款组合计提的贷款损失准备金

B.损失概率的计算，主要是运用统计方法，搜集一定统计区间内各类贷款的历史损失记录计算得来的

C.在贷款损失准备金的集体中，对于一些金额小、数量多的贷款，要采取逐个处理

D.对于“非正常类贷款”，按照汇总分类结果，根据各类贷款不同的内在损失，分别予以计提准备金

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第3题

利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。（i)为affair估计一个线性概率模型，二元指示变量在女性至少有

利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。

(i)为affair估计一个线性概率模型，二元指示变量在女性至少有一次婚外恋时等于1，解释变量包括yrsmarr、age和educ。解释yrsmarr的系数。

(ii)在控制了yrsmarr后，age和educ对affuir还有影响吗？

(iii)在(i)中的模型里加入kids。解释它的系数并判断估计是否在统计上显著。

(iv)对于(iii)中的模型，除了kids仍在模型中以外，加入四个宗教虚拟变量。基础组包括那些声称自己反宗教的女性。对于那些非常信仰宗教的和反宗教的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？

(v)对于那些有宗教信仰和无宗教信仰的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？[提示：从(iv)中改变基础组很简单。]

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第4题

下列关于贷款损失准备金的计提方法的说法中，错误的是()。

A.特别准备金是针对具体的突发性事件，对某一受影响的贷款组合计提的贷款损失准备金

B.在贷款损失准备金的计提中，对于一些金额小、数量多的贷款，要采取逐个处理的办法

C.损失概率的计算，主要是运用统计方法，搜集一定统计区问内各类贷款的历史损失记录计算得来的

D.对于“非正常类贷款”，按照汇总分类结果，根据各类贷款不同的内在损失，分别予以计提准备金

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第5题

回归分析法是在大量统计资料的基础上，利用统计方法寻找预测对象与影响因素之间的因果关系，建立回归模型进行预测的方法。（)

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第6题

下列关于贷款损失准备金的计提方法的说法中，正确的是()。

A.特别准备金是针对具体的突发性事件，对某一受影响的贷款组合(主要是国别和行业等)计提的贷款损失准备金

B.在贷款损失准备金的计提中，对于一些金额小、数量多的贷款，要采取逐个处理的办法

C.损失概率的计算，主要是运用统计方法，搜集一定统计区间内各类贷款的历史损失记录计算得来的

D.对于“非正常类贷款”，按照汇总分类结果，根据各类贷款不同的内在损失，分别予以计提准备金

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第7题

使用PNTSPRD.RAW中的数据。（i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超

使用PNTSPRD.RAW中的数据。

(i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超过拉斯维加斯让分，则此变量取值1。sprdcvr的期望值(比方说u)表示在一场随机抽取的比赛中分差超过让分的概率。在10%的显著性水平上相对于H₁:μ≠0.5检验H₀:μ=0.5，并讨论你的结果。(提示：将sprdcvr只对一个截距项进行回归便得到一个r统计量，利用这个统计量很容易完成。)

(ii)553个样本中有多少场比赛是在中立场地进行的？

(iii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结论。(报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。)哪个变量在实际上和统计上都是最显著的？

(iv)解释为什么在原假设下，模型中不存在异方差性。

(v)利用通常的F统计量检验第(iv)部分的原假设，你得到了什么结论？

(vi)给定上述分析，你会不会认为，利用赛前可利用的信息，有可能系统地预测拉斯维加斯让分能否实现？

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第8题

在包括金融等其他的很多领域中，我们不能依赖过程的精确性来确定概率，在这种情况下，对于

一个给定结果的概率是用该结果出现的次数除以试验的总次数得到的比率来计算的，此类概率应用方法称为（）。

A.古典概率方法

B.先验概率方法

C.统计概率方法

D.主观概率方法

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第9题

PageRank算法是基于网页链接分析对关键字匹配搜索结果进行处理的。它借鉴传统引文分析思想：当

网页甲有一个链接指向网页乙，就认为乙获得了甲对它贡献的分值，该值的多少取决于网页甲本身的重要程度，即网页甲的重要性越大，网页乙获得的贡献值就越高。由于网络中网页链接的相互指向，该分值的计算为一个迭代过程，最终网页根据所得分值进行检索排序。

互联网是一张有向图，每一个网页是图的一个顶点，网页间的每一个超链接是图的一个边，邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接，则by=1，否则为0。

记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程，与过去浏览过哪些页面无关，而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程，其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数，通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质，对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布，Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到，则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划，它链出的页面有τ个，于是页面i将它的PageRank值分成r份，分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值，即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到，平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。