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[单选题]

这里的因果假说是什么,你信服吗? 加拿大研究人员发现男性面部的宽高比与行为的进攻型紧密相关所谓面部“宽高比”是指一个人左右脸颊的“宽度”与上唇到眉心的“高度”之比研究发现,与瘦长脸颊的男性相比,脸颊越宽的男性往往进攻性越强加拿大布罗克大学心理学家向47名志愿受测者展示了多幅不同男子的面部照片,让受测者凭感觉为这些男子的“好斗”倾向打分 实验结果表明,受测者对照片中男子“好斗”程度的打分,与这些男子生活中的“好斗”程度非常接近受测者的估计,恰好与照片男子脸型的宽高比吻合:即脸型越宽的男性,越具有攻击性该研究小组曾对90名冰球运动员进行过研究,发现“宽脸盘”队员更易在赛场上犯规研究还发现,“宽脸”与“好斗”的关联性,却并不适合调查中的女性球员研究人员认为脸型与“好斗”之间的关联并非巧合,而是与人体内睾丸酮分泌有关()。

A.“宽脸盘”是原因,“好斗”是结果

B.“好斗”是原因,“宽脸盘”是结果

C.“睾丸酮”是原因,“宽脸盘”是结果,“好斗”是“宽脸盘”的结果

D.“睾丸酮”是原因,“宽脸盘”和“好斗”都是结果

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第1题
利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析,这里将做一个固定效应分
析。我们关心的模型是:

其中,因为滞后支出变量,第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型,并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零,你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么?求OLS残差

(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗?解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗?

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关,并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗?

(v)你为什么认为在固定效应估计中,注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的?

(vi)定义支出的总(或长期)效应为的标准误。

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第2题
你知道沙僧的兵器是什么吗?

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第3题
你知道士兵的职责是什么吗?

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第4题
你知道独角大王是什么变的吗?

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第5题
你知道黄风怪的看家本领是什么吗?

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第6题
课堂讨论:“无论选择的传播形式是什么?企业官方自媒体都是媒体组合中的必要环节。”你认可这句话吗?请说出你的理由。

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第7题
世界上的罪从哪里来的?人犯罪的结局是什么?你有罪吗?人的罪用什么方法可以解决?

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第8题
本题也要利用VOLAT.RAW中的数据,习题20研究了股票价格与工业生产的长期关系。这里,你将利用百
分比变化来研究格兰杰因果关系问题。

(i)估计工业生产百分比变化(以年变化率来报告) pc ip, 的一个AR(3) 模型。证明二阶和三阶滞后在2.5%的显著性水平上是联合显著的。

(ii)在第(i) 部分估计的方程中增加pcspr的一阶滞后。它是统计显著的吗?就工业生产的增长与股票价格的变化之间的格兰杰因果关系而言,这个结果告诉了你什么?

(iii)重做第(ii)部分,并得到一个异方差-稳健的!统计量。这个稳健检验改变了你在第(ii)部分得到的结论吗?

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第9题
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nettfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(Js
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nettfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(Js

ize) 方面的信息, 以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题, 只使用单身者数据(fsize=1)。

(i)数据集中有多少单身者?

(il)利用OLS估计模型

并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗?

(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗?请解释。

(iv)在1%的显著性水平上,针对H1:β2<1检验H0:β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗?

(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归, inc的斜率估计值与第(ii) 部分的估计值有很大不同吗?为什么?

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第10题
我们常说,做某个产品市场细分,既需要了解购买者的需求,也包括使用者的需求,你知道其中的原因是什么吗。()

A.很多时候,产品的购买者和使用者不是同一个人

B.只有“购买者购买+使用者使用”,产品才能持续销售

C.只有“购买者购买+使用者满意”,产品才能完成销售

D.购买者与使用者的关系密不可分

E.当前产品组合

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