oueacountheavy发音一致吗（）

专长考核程序中对于中药的考核，内服方药和外治技术两类问题是一致的吗？

对美国所有家庭构成的总体考虑一个家庭储蓄方程： 其中，inc表示家庭收入，hhsize表示家庭规模，e
对美国所有家庭构成的总体考虑一个家庭储蓄方程：

其中，inc表示家庭收入，hhsize表示家庭规模，educ表示户主受教育年数，而age表示户主的年龄。假定E(ulinc，hhsize，educ，age)=0。
(i)假设样本只包括户主年龄在25岁以上的家庭。如果我们对这样一个样本使用OLS，我们能得到βj的无偏估计量吗？请解释。
(ii)现在假设我们的样本只包括无子女的已婚夫妇。我们能估计储蓄方程中的所有参数吗？我们能估计哪些参数？
(iii)假设我们从样本中排除掉储蓄超过每年25000美元以上的家庭。OLS能得到βj的一致估计量吗？

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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lavgsal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？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

利用WAGEPAN.RAW中的数据。 （i)估计模型 用混合最小二乘法，算出估计值和常见形式的标准误差。
利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)估计模型

用混合最小二乘法，算出估计值和常见形式的标准误差。
(ii)用随机效应估计(i)中模型(试想v_it=a_i+u_ir)，RE和混合最小二乘估计的β1值比较如何？
(iii)RE和混合最小二乘估计的标准误差一致吗？哪一个更可信？为什么？。
(iv)在(i)、(ii)的估计中加入一完整系列的年份虚拟变量。你在(i)、(ii)中得到的结论有什么变化吗？
(v)现在从(iv)出发，用FE估计模型，指出除年份外的所有解释变量。对年份虚拟变量，FE与RE估计的系数有何不同？
(vi)你能从这个具体例子中得出什么一般结论？

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利用BWGHT2.RAW中的数据。 （i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

一个容许棒球大联盟运动员的薪水因球员位置不同而不同的模型是： 其中，外场手为基组。 （i)表述
一个容许棒球大联盟运动员的薪水因球员位置不同而不同的模型是：

其中，外场手为基组。
(i)表述如下原假设：在控制了其他因素后，接球手和外场手的收入大致相同。利用MLB1.RAW中的数据检验这个假设，并评论所估计薪水差异的大小。
(ii)表述并检验如下原假设：一旦控制了其他因素，各个位置的平均薪水没有差别。
(iii)第(i)部分和第(ii)部分的结论一致吗？如果不一致，请解释。

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假设年收入和大麻的消费量由SEM 同时决定，其中fine表示对拥有少量大麻的人员所征收的特定罚款
假设年收入和大麻的消费量由SEM

同时决定，其中fine表示对拥有少量大麻的人员所征收的特定罚款;prison是一个虚拟变量，当一个人因为拥有个人使用大麻而服刑时，该变量为1。假定fine和prison随居民所在的区域(县)不同而改变。
(i)如果educ，ie和prison是外生的，为了得到β_j的一致估计，你还需要对系统内的参数作哪些假设？
(ii)假定这些参数已被识别，详细解释你将如何估计β_j。
(iii)上述估计有过度识别的问题吗？

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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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语音产生的三个阶段依次是()。

发音时声带不振动的音是（)。
发音时声带不振动的音是()。

韵头、韵尾的发音要弱于主要元音的发音（）