当标准变量时类型变量，预测变量是间隔变量时，使用的数据分析技术是判别分析。()

令d表示一个（二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型 这是含有一个虚拟变量和一个定量
令d表示一个(二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型

这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化，所以取误差为u=0。于是，当d=0时，我们可以把y和z之间的关系写成函数f₀(z)=β₀+β₁z.当d=1时，同样写出y和z之间的关系，其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。

其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程，求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程，女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗？请解释。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

在定义指针型变量时指定的基类型为该指针变量所能指向的变量类型。（)

回归分析时应注意（）。

利用VOLAT.RAW中的数据。变量rsp500是标准普尔500股票指数的月回报，以年回报率表示。（既包括价格
利用VOLAT.RAW中的数据。变量rsp500是标准普尔500股票指数的月回报，以年回报率表示。(既包括价格变动带来的收益，也包括分得的红利。)变量i₃是三月期国债的收益率，pcip是工业生产的百分比变化，这些也都以年率表示。
(i)考虑方程你认为β₁和β₂应该有什么样的符号？
(ii)用OLS估计上述方程，用标准格式报告结果，并解释系数的符号和大小。
(iii)哪些变量是统计显著的？
(iv)你在第(iii)部分中的结论是否意味着从标准普尔500中获得的收益是可预测的？说明理由。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

如果定义函数时的参数是指针变量，那么，调用函数时的参数就可以是同类型的指针变量、数组名或简单变量的地址。（)

程序中长时间定时时计数器发生溢出，确认程序中变量定义类型与变量应用相符，避免发生溢出（）

数据集BWGHT.RAW包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎司数(bwght)]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数(cigs)].下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的：
bwght=119.77-0.514cigs
(i)当cigs=0时，预计婴儿的出生体重为多少？当cigs=20(每天一包)时呢？评价其差别。
(ii)这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗？请解释。
(iii)要预测出生体重125盎司，cigs应该为多少？
(iv)样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第(iii)部分中的结论吗？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

过程中的静态变量是局部变量,当过程再次被执行时,静态变量的值是上一次过程调用后的值。（)
过程中的静态变量是局部变量,当过程再次被执行时,静态变量的值是上一次过程调用后的值。()

当一个经济变量发生1%的变动时，由它引起的另一个经济变量变动的百分比，称作弹性（）

当从键盘输入数据时，对于整型变量只能输入整型数值，对于实型变量只能输入实型数值（）

两个变量之间的()，是指当其中一个变量发生变化时(或取值不同时)，另一个变量也随之发生变化(或取值也不同)，反过来也一样。