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[主观]

利用RENTAL.RAW中的数据。数据是关于1980年和1990年一些大学城的房租及其他变量。用意是要看看，更多的学生到来是否对房租有影响。非观测效应模型是：
其中，pop为城市人口，avginc为平均收入，而pctstu为学生人口占城市人口的百分数(按学年计)。
(i)用混合OLS估计方程并按标准形式报告结果。你如何解释1990年度虚拟变量的估计值？你得到βpctstu为多少？
(ii)你在第(i)部分报告的标准误确当吗？做出解释。
(iii)现在取方程的差分，再用OLS去估计。将βpctstu的估计值和第(i)部分的估计值相比较。学生人口的相对规模对房租有影响吗？
(iv)用固定效应估计模型，以验证你得到和第(iii)部分同样的估计值和标准误。
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更多“利用RENTAL.RAW中的数据。数据是关于19…”相关的问题

第1题

租金率是否受到一个大学城里学生人数的影响呢？令rent表示美国一个大学城里单位租借面积的平均月租金，pop表示城市总人口，avginc表示城市平均收入，pctstu表示学生人数占总人口的百分比。一个检验某种关系的模型是

(i)表述原假设：在其他条件不变的情况下，学生人数相对于总人口的大小，对月租金没有影响。并表述有影响的备择假设。
(ii)你预期β₁和β₂具有什么样的符号？
(iii)利用RENTAL.RAW中64个大学城在1990年的数据所估计的方程为

“总人口增加10%将伴随着租金提高约6.60%”的说法有什么不妥？
(iv)在1%的显著性水平上检验第(i)部分陈述的假设。

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第2题

关于二层交换的工作原理，错误的是

A、CAM表是利用数据帧中的源MAC地址学习来建立的

B、CAM表是利用数据帧中的目的MAC地址学习来建立的

C、为了保证CAM表有足够的空间，需要正确设置老化时间

D、根据数据帧中的目的MAC地址查询CAM表进行转发

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第3题

财务比率分析是根据借款人提供的资产负债表和损益表等财务报表中的有关数据，用相关数据来分析借款人的_______。

A、资产流动性

B、营运能力

C、盈利性

D、财务杠杆及资产利用状况

E、经营状况

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第4题

我们利用CEOSAL1.RAW中的数据估计了如下方程这个方程使得roe对log（salary)具有边际递减的影
我们利用CEOSAL1.RAW中的数据估计了如下方程

这个方程使得roe对log(salary)具有边际递减的影响。这种一般性是必然的吗？解释为什么。

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第5题

利用DISCRIM.RAW中的数据。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区，搜集快餐店各种商品价格和人口特征方面的数据。目的是想看一下，快餐店是否在黑人更集中的区域收更高的价格。

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第6题

在DreamweaverMX中，下面关于数据绑定的说法错误的是（)
A.数据绑定提供了网上一种利用数据的方法
B.不能对数据库直接进行写入操作
C.它不需要你拥有CGI或ASP等权限
D.它的操作位于服务器端

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第7题

在Excel2010中，利用单元格数据格式化功能，可以对数据的许多方面进行设置，可以对___，___，___，___，___等进行设置。

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第8题

在SQL SERVER中，下面关于视图说法错误的是（)。

A、对查询执行的大多数操作也可以在视图上进行

B、使用视图可以增加数据库的安全性

C、不能利用视图增加，删除，修改数据库中的数据

D、视图使用户更灵活的访问所需要的数据

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第9题

利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率（atndrte，用百分比表示)与ACT成绩（最高可能得分为32分)之间
利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率(atndrte，用百分比表示)与ACT成绩(最高可能得分为32分)之间的关系。
(i)在样本中找出atndrte的最大值和最小值。
(ii)在总体模型atndrte=β₀+β₁ACT+u中，解释系数β1的含义，β1的符号是明显的吗？请解释。

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第10题

需要利用JTRAIN2.RAW和JTRAIN3.RAW两个数据集。前者是工作培训实验的结果。而文件JTRAIN3.RAW包含了所观测到的数据，其中个人基本上是自己决定是否参加工作培训。数据集包含同一时期的数据。
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。

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第11题

利用FERTIL3.RAW中的数据，验证教材方程（10.19)LRP的标准误约为0.030。

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