新鲜热腾狗家DS-engineering 挂经（phone interview）

刚刚面完，还是热腾腾的面经/挂经，共享给大家。DS-engineering- 我自己感觉其实相较于狗家其他DS岗，并没有那么那么偏统计概率。然而我花了大量时间去准备统计和概率了，其他的反而没有准备到，挺遗憾的。

正文：
一个几乎没有口音的国人/台湾或其他华裔大哥，人非常好，是我自己水平太低，辜负了他的题目。。。
上来先让我介绍一下自己，然后介绍一个project是跟统计相关，或运用到统计的。可惜，我的全是跟machine learning 相关的，大哥意识到了，就说，那你就说一个machine learning 相关的吧。这个可能就是warm up吧。然后就开始了正式答题：

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library(MASS)  
X0 = mvrnorm(n=20,   mu=c(0,0), Sigma=rbind(c(1.00, 0.70), c(0.70, 1.00)) )
X0_sum = X0[,1] + X0[,2]
X0_diff = X0[,1] - X0[,2]
y0 = 5 + 0.6*X0[,1] + 0.4*X0[,2] + rnorm(20)   
m1 <- lm(y0~X0[,1]+X0[,2])
m2 <- lm(y0~X0_sum)
m3 <- lm(y0~X0_diff)
coef(summary(m1))
coef(summary(m2))
coef(summary(m3)

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补充内容 (2019-3-24 12:20):
. Waral dи,自己用R 跑了一下第一个，如果没有理解错误的话

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周五面，求人品~

第二个 model是说regress just in x1-x2？

补充内容 (2019-3-13 13:07):
univariate？本来两个predictor？

sunstat-fault 发表于 2019/03/13 13:07:08
第二个 model是说regress just in x1-x2？

补充内容 (2019-3-13 13:07):
univariate？本来两个predictor？

对，就是x1-x2 作为新feature

verawatt 发表于 2019-3-23 20:12
library(MASS)  
X0 = mvrnorm(n=20,   mu=c(0,0), Sigma=rbind(c(1.00, 0.70), c(0. ...

终于看到有人实际操作一下了，多谢！