OGBA-101 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
統合資産取得の技術決済勘定が満たすべき条件はどれですか？
A. クライアントのすべてのアクティブな会社コードに対してアカウントが作成されます。
B. この勘定は、固定資産の調整貸借対照表勘定です。
C. アカウントは、オープンアイテム管理である必要がある損益アカウントです。
D. 有効な各減価償却領域の資産勘定設定で勘定が割り当てられます。
Answer: B

NEW QUESTION: 2
A systems administrator is migrating from a cloud-based email solution to an on premises email solution which will be the first service hosted at the site. The administrator decides it is best to set up a DMZ and host the mail server on that segment. Which of the following configurations would be MOST appropriate?
A. Create a DMZ on the same subnet as the LAN.
B. Create a DMZ and place it behind the LAN.
C. Create a second subnet on the same broadcast domain.
D. Create a DMZ in between the LAN and WAN.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
You are building a regression model for estimating the number of calls during an event.
You need to determine whether the feature values achieve the conditions to build a Poisson regression model.
Which two conditions must the feature set contain? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. The label data must be whole numbers.
B. The label data can be positive or negative.
C. The label data must be a negative value.
D. The label data must be a positive value.
E. The label data must be non-discrete.
Answer: A,D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
Poisson regression is intended for use in regression models that are used to predict numeric values, typically counts. Therefore, you should use this module to create your regression model only if the values you are trying to predict fit the following conditions:
The response variable has a Poisson distribution.

Counts cannot be negative. The method will fail outright if you attempt to use it with negative labels.

A Poisson distribution is a discrete distribution; therefore, it is not meaningful to use this method with

non-whole numbers.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/poisson-regression