在求职过程中，尤其是面试时，准备和了解面试官可能问的问题是非常重要的。以下是你提到的一些面试细节和注意事项，希望能帮助到其他在求职路上的朋友们。

面试注意事项及题目详解

1. 项目讲述

注意事项：

• 花一定时间详细讲述你参与的项目，特别是所使用的量化技术。

• 准备好描述项目的背景、目标、方法和结果。

示例回答：

“在某项目中，我们使用了多元线性回归来预测销售额，首先收集了过去几年的销售数据，然后通过数据清洗和特征工程，最终构建了模型并优化了参数。”

2. 基本统计问题

注意事项：

• 理解并能详细解释一些基本统计方法，比如Bootstrapping，不仅要知道概念，还要知道具体的应用和步骤。

示例问题：

“如何使用Bootstrapping方法来估计一个样本的均值和标准误？”

示例回答：

“Bootstrapping是一种重采样方法。我们从原始样本中随机抽取多个子样本（有放回），计算每个子样本的均值，重复这一过程多次（如1000次），最终得到均值的分布，从而估计出均值和标准误。”

3. Coding题目

题目：

计算从根号1到根号99的数列中，奇数项和偶数项的和。可以用任何编程语言。

示例代码（Python）：

import math

odd_sum = 0

even_sum = 0

for i in range(1, 100):

sqrt_i = math.sqrt(i)

if i % 2 == 0:

even_sum += sqrt_i

else:

odd_sum += sqrt_i

print(“Sum of odd terms:”, odd_sum)

print(“Sum of even terms:”, even_sum)

4. 老题目：训练效果评估

题目：

1000个学生跑步成绩，把前100名和后100名拉去训练一周后，再次计算成绩，问能否将成绩提高归因于训练。

解答要点：

• 注意到回归效应（Regression to the mean）。

• 解释在训练和再测试之间，成绩的变化可能部分是由于回归效应，而不是训练本身导致的。

示例回答：

“要判断训练是否真正提高了成绩，必须考虑到回归效应。前100名可能在第一次测试中表现超常，后100名可能表现失常。再次测试时，成绩自然回归到平均值。如果不使用对照组（不训练的学生）来进行比较，单靠训练组的成绩提升无法得出训练有效的结论。”

5. Regression basic

问题：

解释多重共线性（Multicollinearity）及岭回归（Ridge regression）。

示例回答：

“多重共线性是指在回归分析中，两个或多个解释变量高度相关，导致模型不稳定。岭回归（Ridge regression）通过在损失函数中加入L2正则化项，减少系数的大小，从而减轻多重共线性对模型的影响。”

6. 后续简单聊天

注意事项：

• 保持轻松愉快的态度，展示你对职位和公司的兴趣。

• 可以适当准备一些关于公司文化、团队合作和未来发展的问题。

示例问题：

“贵公司在未来几年有哪些发展规划？”

“团队之间如何进行协作和沟通？”

总结

通过多刷题和深入理解项目及统计方法，准备好面试中的各种问题，你一定可以在面试中表现出色，顺利拿到理想的工作。祝大家求职顺利！

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