不带评论的观察是人类智力的最高形式，对吗（）

利用APPLE.RAW来验证命题。 （i)做ecolbs对ecoprc和regprc的回归，并以常用形式报告结论，包括R2
利用APPLE.RAW来验证命题。
(i)做ecolbs对ecoprc和regprc的回归，并以常用形式报告结论，包括R2和调整R2解释价格变量的系数，并评论它们的符号和大小。
(ii)价格变量统计显著吗？报告个别t检验的P值。
(iii)ecolbs拟合值的范围是什么？样本报告ecolbs=0比例是什么？请评论。
(iv)你认为价格变量很好地解释了ecolbs中的变化吗？请解释。
(v)在第(i)部分的回归中增加变量faminc，hhsize(家庭规模)，educ和age。求它们联合显著的P值。你得到什么结论？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

有关人类染色体异常的发生率，在下列哪个群体中最高？（)

JTRAIN2.RAW中的数据，来自1976~1977年对低收入男性进行的一项工作培训试验;参见Lalonde（1986)。
JTRAIN2.RAW中的数据，来自1976~1977年对低收入男性进行的一项工作培训试验;参见Lalonde(1986)。
(i)利用指标变量train来确定得到工作培训的男性比例。
(ii)变量re78是1978年得到的工资，以1982年的千美元度量。针对得到工作培训的男性样本和未得到工作培训的男性样本，分别计算re78的平均值。二者在经济上的差别大吗？
(iii)变量mem78是表示一个男人在1978年是否失业的指标变量。得到工作培训者的失业比例是多少？没有得到工作培训者呢？评论二者之间的差异。
(iv)根据第(ii)和第(iii)部分，工作培训项目看来有效吗？如何使我们的结论更有说服力？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

利用VOTE1.RAW中的数据。 （i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型 保持prtystrA和expendA不变，e
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型

保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

人文精神的终极目的是()。

利用FISH.RAW中的数据。 （i)对lavgprc进行不带趋势项的DF单位根检验，你可以得出什么结论？ （i
利用FISH.RAW中的数据。
(i)对lavgprc进行不带趋势项的DF单位根检验，你可以得出什么结论？
(ii)进行ADF检验，向其中加入一阶滞后项lavgpre=lavgpre-lavgprc_。它是否会影响你对于lavgprc有无单位根的判断？
(iii)利用DF检验和ADF检验对Itotqty进行一阶单位根检验。你可以得出什么结论？
(iv)基于(i)到(iii)的结论，在对变量进行回归(或者工具变量法)前，改变变量的形式和数量是否有必要？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

利用JTRAIN.RAW，以确定工作培训津贴对每个雇员工作培训小时数的影响。三年的基本模型是： （i)用
利用JTRAIN.RAW，以确定工作培训津贴对每个雇员工作培训小时数的影响。三年的基本模型是：

(i)用固定效应法估计方程。在此估计中利用了多少个企业？如果每个企业都有这三年的所有变量数据(特别是hrsemp的数据)，总观测个数会是多少？
(ii)解释grant的系数并评论它的显著性。
(iii)gran_t-1不显著有什么惊人之处吗？请解释。
(iv)平均地说，更大的企业为其职工提供了更多还是更少的培训？差别有多大？(比方说，职工多10%的企业，培训的平均小时数增多或减少了多少？)

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下列研究中适宜使用人类被试的实验是（)。

对个别物体的观察是小班的主要观察活动形式，是观察的基本类型（）

使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表： 变量mktval为企业的市场价值，profmarg为利润占销售额的百
使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表：

变量mktval为企业的市场价值，profmarg为利润占销售额的百分比，ceoten为其就任当前公司CEO的年数，而comten则是其在这个公司任职的总年
数。
(i)评论profiarg对CEO薪水的影响。
(ii)市场价值是否具有显著影响？试解释你的结论。
(iii)解释ceoten和comten的系数。这些变量是统计显著的吗？
(iv)你如何解释在其他条件不变的情况下，你在这个公司任职时间越长，你的薪水则越低？

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在智力的PASS模型中处于最高层次认知过程的是（)。