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题目内容
（请给出正确答案）
A.源表不存在
B.ADS的用户garuda_build@aliyun.com没有对源表的操作权限
C.Maxcompute的用户garuda_build@aliyun.com没有对源表的操作权限
D.源表中没有数据，为空表
答案
更多“某企业使用ADS做数据分析，其中部分数据来源于Maxcompute。技术人员在使用LOADDATA命令从Maxco”相关的问题
第1题
考虑一个雇员水平的模型
(iv)讨论第(iii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
第2题
A.当updateType=realtime时，对于不同主键数据的多次变更，ADS不保证先执行的变更会比后执行的变更更优秀的查询到
B.当updateType=realtime时，不支持事务，并且仅遵循会话一致性的设计，所以ADS并不能作为OLTP系统使用解释：最终一致性
C.当updateType=realtime时，当业务端暂停数据写入的若干时间后，ADS会保证数据的一致性
D.当updateType=realtime时，对于同一主键数据的多次变更，ADS会遵循ADS返回语句执行成功的顺序进行
第3题
资料如下单位：元
账户名称期初余额本期借方发生额本期贷方发生额期末余额
库存现金5800045000
55000
应付账款156000
74000134000
原材料
16000029100056000
应收账款l60000
150000140000
盈余公积94000080000120000
第4题
下图为某权威机构发布的企业招聘渠道统计结果，分析其中的数据，可知()
A.离职人员回雇和员工推荐是最经济有效的人才获取方式
B.社交网络这一新兴招聘方式的效率将超越传统招聘渠道
C.猎头企业的市场正逐渐被新兴的社交网络与招聘网站所侵占
D.员工推荐的招聘效率高于离职人员回雇
第6题
试验，所得数据如下(单位：h)：
| 表3.2.4数据表 | ||||||||||
| 原材料 新材料 | 40 60 | 110 150 | 150 220 | 65 310 | 90 380 | 210 350 | 270 250 | — 450 | — 110 | — 175 |
一般认为，材料的寿命服从对数正态分布，并可以假定原材料疲劳寿命ξ的对数X=lgζ与新材料疲劳寿命η的对数Y=lgη有相同的方差．
第7题
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
第8题
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*为估计数值。 数据来源：国际货币基金组织《国际金融统计》
第9题
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R2有何变化？
(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？
第10题
利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
第11题
响。帕普克还使用了一个容许每个城市都有其时间趋势的模型：
其中，αi和ci都是非观测效应，这样就可以考虑城市之间更多的异质性。
(i)证明：如果对上述方程取差分便得到
注意在此差分方程中包含一个固定效应ci。
(ii)用固定效应法估计差分方程。β1的估计值是什么？它和教材例13.8中的估计值有很大差别吗？企业园区的作用仍是统计显著的吗？
(iii)在第(ii)部分的估计中添加全部年度虚拟变量，β1的估计值有何变化？
