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[判断题]

由于变量值有无限多个，单点的概率都很接近于0，像微积分中的微分，所以离散变量的概率往往用一个区间的频率而非一个单点的频率表示。（)

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更多“由于变量值有无限多个，单点的概率都很接近于0，像微积分中的微…”相关的问题

第1题

链接多个不同的身份管理系统中的用户的电子身份和属性联合身份在云计算中扮演重要作用，由于应用和服务的多个不同位置，存在跨公司／组织管理身份的需要。联合身份解决了这个问题。关于实现联合身份的手段，以下哪几项描述是错误的？（)

A.单点登录(SSO)：SAML

B.开放授权协议：Oauth

C.可扩展访问控制标记语言：XACML

D.简单云身份管理：SCIM

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第2题

以概率与变量值的对应关系表达变量的分布是（）。

A.语示法

B.表示法

C.图示法

D.函数法

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第3题

某车间生产一种零件，出现次品的概率为0.03，生产这种零件4件，恰有2件次品的概率大约是（)。（取最为

某车间生产一种零件，出现次品的概率为0.03，生产这种零件4件，恰有2件次品的概率大约是()。(取最为接近的选项)

A．0.003

B．0.005

C．0.008

D．0.010

E．0.012

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第4题

考虑教材例10.6中那种形式的费尔模型。现在，我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例，而去估

计一个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？

(iii)采用下面的预测规则：如果demwins＞0.5，你就可以预测民主党会获胜;否则，共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？

(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健：检验。你有何发现？

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗？

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第5题

有关概率向量的说法，不正确的是（)。

A.各元素非负

B.各元素之和为1

C.各元素都大于0

D.可以有多个元素为0

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第6题

当x无限接近0时，sinx是x的（)无穷小。

A.同阶

B.高阶

C.低阶

D.不能确定

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第7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。