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[主观题]
根据4个要素的48个样本数数据，计算得到的简单相关系数如下，试计算各级偏相关系数和复相关系数，并对其进行显著性检验。
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B.Fisher判别法
C.Bayes判别法
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A.在数据集比较大的时候，训练M个模型的计算开销可能是难以忍受的
B.改变了初始数据集的分布，引入估计偏差
C.样本利用率低
D.只能得到一个评估值
A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法
B.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1
C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)
D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)
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。)
算法设计:对于给定的正整数a,计算删去k个数字后得到的最小数.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件的第1行是1个正整数a.第2行是正整数k.
结果输出:将计算的最小数输出到文件output.txt.
