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NTUtl: 12-1材料齐;12-23面邀;1-24面试;1-31offer
面试官是tt和admission committee的一位老师,面试分技术面和行为面两部分。行为面感觉是从每个人简历出发的,和搜集的面经有些差距,技术面基本是介绍实习经历,如果提到了模型会问的非常非常细。
具体问题:
2min intro
TT 技术面:
1)对什么模型比较熟悉(回答了很多模型但第一个说的linear regression所以后面基本全在问这个)
2)Logistic regression 最大的问题是什么?
3)怎么处理collinearity
4)如何判断要不要drop一些variable?(ttest Ftest)
5)VIF,应该是对3的延申,第一次没回答好
5)怎么检验、处理heteroscedasticity?
6)QQ plot是什么
7)Dickey-Fuller test,Durbin-Watson test是什么。完全答不出来,没怎么学过时序
之后是行为面,感觉全程在问career development
1)你实习经历很多,都是怎么找的?
2)最喜欢那一段实习,为什么?
3)career goal
4)愿不愿意留新工作?
之后是对他们的问题
HKUST
tl: R2,1-13面试;1-26offer
面试官是LilunDU, Jason MW HO,基本全程都是技术面
1min intro
1)具体讲一下某一份实习的工作
2)解释SVM
3)Logistics regression的概率公式,在纸上写的
4)如何估计LR的parameter(MLE)
5)解释MLE
6)LR中是ttest还是ztest,应该是ztest,没答上来
7)SLR的assumption
8)为什么SLR中是ttest而不是ztest,顺便说了之前LR里面问的太深了kk
对他们的问题
HKU:
HKU无面试,R2提交
MSBA的面试一般都会问一些统计学知识,如果在自我介绍里提到了一定要去复习,任何一个模型都有可能问的事无巨细。
现在手上的三个offer打算交一个留位费等其他的学校,所以想听一下大家的意见
另外大家如果有NTU ba的offer群求拉
最后带一个bg:中外合办金融,3.7+/325+/7.5,两互联网实习(数分+战略),两券商实习(行研+私募)
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