数据集SMOKE.RAW包含美国成人个人随机样本在抽烟行为和其他变量方面的信息。变量cigs为（平均)每

数据集SMOKE.RAW包含美国成人个人随机样本在抽烟行为和其他变量方面的信息。变量cigs为(平均)每天抽烟的数量。你是否认为在美国这个总体中，cigs具有正态分布？试做解释。

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数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nenfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（fsi
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β₀+β₁inc+β₂age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H₀:β₂＞1检验H₀: β₂=1,求出p值。你能拒绝H₀吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？

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数据集NBASAL.RAW包含了美国篮球协会（NBA)269位运动员的薪水信息和职业统计。 （i)估计一个将每
数据集NBASAL.RAW包含了美国篮球协会(NBA)269位运动员的薪水信息和职业统计。
(i)估计一个将每场得分(points)与加入联盟年数(exper)、年龄(age)、大学期间打球年数(coll)相联系的模型。包含一个exper的二次项，其他变量都应该以水平值形式加入模型。按照通常的格式报告结果。
(ii)保持大学打球年数和年龄不变，从加入联盟的第几个年份开始，在NBA打球的经历实际上将降低每场得分？这讲得通吗？
(iii)你为什么认为coll具有负系数，而且统计显著？(提示：NBA运动员在读完大学之前被选拔出，甚至直接从高中选出。)
(iv)有必要在方程中增加age的二次项吗？一旦控制了exper和coll之后，这对年龄效应意味着什么？
(v)现在将log(wage)对points，exper，exper²，age和coll回归。以通常的格式报告结论。
(vi)在第(v)部分的回归中检验age和coll是否联合显著。一旦控制了得分和资历，这对考察年龄和受教育程度是否对工资具有单独影响这个问题有何含义？

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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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对（许多美国工人可用的)401（k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集40
对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。
(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少？
(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项，并以通常形式报告结论。
(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗？性别呢？请解释。
(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗？
(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k₁，定义e401k₁在e401k≥0.5时取值1，并在2e401k＜0.5时取值0。在9275个家庭中，预计有多少家庭有资格参与401(k)计划？
(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭，利用预测值e401k₁，预测其中有多大比例没有401(k)？对于有资格参加401(k)的3637个家庭，其中有多大比例的家庭有401(k)？(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)
(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案，你认为这是模型好坏的一个完备描述吗？
(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变，若一个家庭有某人拥有个人退休金账户，一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少？在10%的显著性水平上，它统计显著异于0吗？

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数据集CEOSAL2.RAW包含了美国公司首席执行官的信息。变量salary是以千美元计的年薪，ceoten是已担任公司CEO的年数。
(i)求出样本中的平均年薪和平均任期。
(ii)有多少位CEO尚处于担任CEO的第一年(就是说，ceoten=0)？最长的CEO任期是多少？
(ii)估计简单回归模型log(salary)=β₀+β₁ceoten+u，用通常的形式报告你的结果。多担任一年CEO，预计年薪增长(近似)的百分数是多少？

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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？

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美国19世纪浪漫主义文学最伟大的代表是诗人惠特曼，作品《草叶集》。（)

ERP集成了会计信息系统，它包含___子系统。

2010年美国心脏协会公布的最新心肺复苏指南确定的成人CPR三个步骤顺序是A 早期开放气道→人工
2010年美国心脏协会公布的最新心肺复苏指南确定的成人CPR三个
步骤顺序是
A 早期开放气道→人工呼吸 → 心脏按压
B 心脏按压→早期开放气道→人工呼吸
C 早期开放气道→心脏按压 → 人工呼吸
D 心脏按压→人工呼吸→早期开放气道

Achenbach儿童行为量表由美国心理学家Achenbach等研制而成，适用于评定哪个年龄段少年儿童的行为（)。
A.7～15岁
B.6～16岁
C.4～16岁
D.16岁以上成人

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我们直接下右陪集Ha的定义如下: Ha刚好包含G的可以写成形式的元。由这个定义推出以下事实: G的
我们直接下右陪集Ha的定义如下: Ha刚好包含G的可以写成

形式的元。由这个定义推出以下事实: G的每一个元属于而且只属于一个右陪集。

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