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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。(i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs>0时取值1，在时取值0。

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。（i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs>0时取值1，在时取值0。

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。

(i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs>0时取值1，在回答本题需用APPLE.RAW中的数据。（i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs0时取时取值0。换言之，在给定价格下， eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果？

(ii)估计线性概率模型

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。（i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs0时取

并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。

(iii) 在LPM中，非价格变量联合显著吗？(尽管存在异方差时，通常的F统计量并非有效，但我们还是使用它。)除价格变量外，哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响？你认为这合理吗？

(iv) 在第(ii) 部分的模型中，用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) ，哪个模型对数据的拟合更好？解释log(faminc) 的系数。

(v)在第(iv)部分的估计中，有多少估计概率为负？多少大于1？应该引起你的注意吗？

(vi) 对于第(iv) 部分中的估计，计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好？

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第1题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)(i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机习题c 3.8.)（i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧对立假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0：βlog(hseval)=0的双侧p值。

(iv) 在第(ii) 部分的回归中， log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？

(v)给定前面的回归结果，在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？

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第2题

利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到（假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭

利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格，并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。

(i)对于样本中的660个家庭，有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果？

(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗？你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义？

(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量，估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。

(iv)faminc和hhsize联合显著吗？

(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗？请解释。

(vi)令β₁和β₂为ecoprc和regprc的系数，相对一个双侧备择假设，检验假设H₀:-β₁=β₂。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验，你可能还要参考教材4.4节

(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)]，称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少？

(viii)计算ecolbs，和ecolbsi之相关系数的平方。

(ix)现在，利用第(iii)部分中同样的解释变量，估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多？从拟合优度来看，托宾模型比线性模型更好吗？

(x)评价如下命题：“由于托宾模型的R，如此之小，所以估计的价格效应可能是不一致的。”

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第3题

试题四（共20 分) 阅读以下说明和 C 语言代码，回答问题 1 至问题３，将解答填入答题纸的对应栏内。

试题四(共20 分)

阅读以下说明和 C 语言代码，回答问题 1 至问题３，将解答填入答题纸的对应栏内。

【说明】

在实时系统中，许多控制软件需要将数据封装到一个数据结构中，以节省存储空间。对于位操作，使用汇编语言实现其访问比较容易，但会增加编程难度，因此现在普遍采用 C 语言实现。使用高级语言编程要特别注意结构的存储格式以及编译器的特性。本题所使用的编译器对变量按声明顺序分配地址。分析图 4-1所示的 C 语言代码，回答以下问题。

【问题 1】（8 分）

如果处理机按 16 位以大端方式（big_endian）编址，请在图 4-2 所示的存储器图表中填入 myRadarData 数据的存储内容(十六进制表示)。

【问题 2】（８分）

在图 4-1 所示的程序中，第 22 行的语句执行完成后，下列语句的结果是多少？请将应填入（n）处的内容写在答题纸的对应栏中。

q-＞X = （1）

q-＞Y = （2）

q-＞Z = （3）

q-＞U = （4）

若再执行一次ｑ++，则下列语句的结果又是多少？请将应填入（n）处的内容写在答题纸的对应栏中。

q-＞X = （5）

q-＞Y = （6）

q-＞Z = （7）

q-＞U = （8）

【问题 3】（4 分）

内存空间常划分为代码段（text）、数据段（data）、bss 段（bss）、堆区（heap）和栈区（stack），那么图 4-1 中 myRadarData 数组的存储空间应分配在哪个段中？指针变量 p、q 应分配在哪个段中？

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第4题

根据本题所说明的需求示意图，如图3所示，回答问题。某校园中，有A、B、C、D、E、F和C类就用，其中应用C属

根据本题所说明的需求示意图，如图3所示，回答问题。

某校园中，有A、B、C、D、E、F和C类就用，其中应用C属于中央校区局域网，应用E和F属于北校区局域网，南校区局域网则有应用B和C两类应用，而A和D包括本校园网的全部应用。现已完成部分需求示意图的工作。

请在(1)、(2)和(3)中标出中央校区局域网、南校区局域网和北校区局域网。

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第5题

利用ELEM94_95.RAW中的数据回答本题。所得到的结论可以与教材表4-1中的结论进行对比。因变量lav

gsal表示教师平均薪水的对数，bs表示平均福利与平均薪水的比率(以学校为单位)。

(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗？它在统计上显著地异于-1吗？

(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化？这种情形与教材表4-1中的情形相比如何？

(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小？(提示：当增加变量lenrol和Istaff后，对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响？)

(iv)Istaff的系数为何为负？它的绝对值算大吗？

(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变，教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗？请解释你的结论。

(vi)总之，你利用ELEM94_95.RAW得到的结论，与教材4-1在形式上一致吗？

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第6题

某存储器数据总线宽度为32bit，存取周期为250ns，则该存储器带宽为(26)。(注：本题答案中的B表示Byte)

A.8×106B/s

B.16×106B/s

C.16×108B/s

D.32×106B/s

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第7题

根据（11）题题干信息回答本题。此题为判断题(对，错)。

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第8题

● 某总线有104 根信号线，其中数据总线（DB）32根，若总线工作频率为 33MHz，则其理论最大传输率为（2

4）。（注：本题答案中的 B 表示 Byte）

（24）

A. 33 MB/s

B. 64MB/s

C. 132 MB/s

D. 164 MB/s

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第9题

本题使用ATTEND.RAW中的数据。（i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。（i

本题使用ATTEND.RAW中的数据。

(i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。

(ii)估计模型atndrte=β₀+β₁pricGPA+β₂ACT+u，并以方程的形式写出结论。对截距做出解释。它是否有一个有用的含义。

(iii)讨论估计的斜率系数。有没有什么令人吃惊之处？

(iv)如果priGPA=3.65和ACT=20，预计atndrte是多少？你对这个结论做何解释？样本中有没有一些学生具有这些解释变量的值？

(v)如果学生A具有priGPA=3.1和ACT=21，而学生B具有priGPA=2.1和ACT=26，他们在出勤率上的预期差异是多少？

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第10题

本题使用WAGE2.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑

本题使用WAGE2.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑

本题使用WAGE2.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少？这个差异是统计显著的吗？

(ii) 在这个方程中增加变量exper²和tenure²，证明即便在20%的显著性水平上，它们也不是联合显著的。

(iii)扩展原模型，使受教育回报取决于种族，并检验受教育的回报是否的确取决于种族。

(iv)再回到原模型，但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和已婚非黑人之间的工资差异是多少？

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第11题

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为：(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为：（i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为：

(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗？

(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk，.male的检验形式，并使用全部观测。该检验相关的df等于多少？在5%的显著性水平上，你应该拒绝这个虚拟假设吗？

(iii)现在，容许男性与女性存在不同截距，判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的？

(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论，你最后将使用什么样的模型？

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