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题目内容
（请给出正确答案）
A.normalizer（）
B.robustscale（）
C.maxabsscale（）
D.scale（）
答案
更多“如果你的数据有许多异常值，那么使用数据的均值与方差去做标准化就不行了，在preprocessing模块中定义了哪个方法可以解决这个问题（）。”相关的问题
第1题
A.检查异常值是很重要的，因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对
第2题
A.数据清单是一片连续的数据区域，不允许出现空行或空列
B.每一列包括相同类型的数据
C.在修改数据清单之前，要确保隐藏的行和列已经被显示。如果清单中的行和列未被显示，那么数据有可能被删除
D.数据清单中的列标可以和数据清单中的其它数据具有相同的格式
第3题
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本？大致上，你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测？
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型，用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标，对同一个学生哪个变量是不变的？
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS，那么，对影响成绩和到课率的非观测学生特征，你正在做什么假定呢？SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢？
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力，你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢？
参考答案：
6.利用计量经济软件
中的“聚类”选项，便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit：t=1，···，T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为：
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何？为什么？
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何？解释变量是否随时间变化有什么关系吗？
第11题
A.数据有重复现象
B.数据有缺失现象
C.数据不一致或者错误
D.数据之间丢失了关联性
