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第3题
当爆玉米粒内部的水分被加热，形成的水蒸汽经过集结达到一定压力时，爆玉米粒就爆炸或“爆裂”了。一批爆玉米粒内部如果有相同的水分含量，就能确保它们有相同的爆裂时间，于是这种情况也能确保有更少的未爆裂的玉米粒。事实上，一批爆玉米粒中未爆裂的玉米粒的比率能够通过将爆玉米粒按其大小进行分类而减少。下列哪一项如果为真，最有助于解释为什么当爆玉米粒的大小相同时，其中未爆裂的玉米粒的比率较低？()
A.通过延长加热时间可减少未爆裂的玉米粒的比率。
B.所有的爆玉米粒，无论其大小如何，都能在适当的条件下爆裂。
C.一粒爆玉米粒的水分含量完全是由其大小决定的。
D.比起完整的爆玉米粒，受损伤的爆玉米粒——这是其未能爆裂的另一原因——的水分含量更低。
第6题
一单层玻璃窗。高12m，宽1m，玻璃厚0.3mm，玻璃的导热系数为λ=1.05W/（m.K)，室内外的空气温度分别为20℃和5℃，室内外空气与玻璃窗之间对流换热的表而传热系数分别为h1=5W/（m2.K)和h2=20W/（m2·K)，试求玻璃窗的散热损失及政璃的导热热阳、两侧的对流换热热阴。
第7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：
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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。
第9题
利用PHILLIPS.RAW中的数据，但只到1996年。 （i)在教材例11.5中，我们假定自然失业率是常数。在另
利用PHILLIPS.RAW中的数据，但只到1996年。
(i)在教材例11.5中，我们假定自然失业率是常数。在另一种形式的附加预期的菲利普斯曲线中，自然失业率受历史失业水平的影响。最简单的情况是，t时期的自然失业率与unemt-1，相等。如果我们假定适应性预期，便得到一个通货膨胀和失业率都是一阶差分形式的菲利普斯曲线：
估计这个模型，以常见格式报告结果，并讨论β1的符号、大小和统计显著性。
(ii)教材(11.19)和第(i)部分中的模型，哪一个对数据拟合得更好？说明理由。
