在数据分布过偏时，用中数作为一列数据的集中趋势比较好。（)

利用得自格雷迪(Graddy，1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在，我们用它估计一个鱼肉需求函数。

(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成

所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的，一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息？

(ii)变量wave_t和wave3_t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2_t和wave3_t用作log(avgprc)的Ⅳ，我们还需要哪两个假定？

(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2_t和wave3_t联合显著吗？这个检验的p值是多少？

(iv)现在，用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么？所估计的弹性合理吗？

(v)求2SLS的残差u_t。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后u_t-1记住，用u_t-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗？

(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量，为了估计供给价格弹性，我们需要哪两个假定？

(vii)在log(avgprct)的约简型方程中，周工作日虚拟变量联合显著吗？你对能够估计供给弹性有何结论？

算法进行安排.(这个问题实际上是著名的图着色问题.若将每个活动作为图的一个顶点,不相容活动间用边相连.使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数,相当于要找的最小会场数.)

算法设计:对于给定的k个待安排的活动,计算使用最少会场的时间表.

数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有1个正整数k,表示有k个待安排的活动.接下来的k行中,每行有2个正整数,分别表示k个待安排的活动的开始时间和结束时间.时间以0点开始的分钟计.

结果输出:将计算的最少会场数输出到文件output.txt.

如果您在源数据中保留一列,则 Access 表中也必须有此列。()

A.被删除

B.必须用编辑器删除相应的数据点

C.不会发生变化

D.自动删除相应的数据点

exec是当年和前两年中被处决的犯人总数; unem是州失业率。

(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？

(ii)利用1990年和1993两年的数据， 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释？

(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) ， 用OLS估计以下方程

并以通常的格式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？

(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关， 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟， △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归， 看它们是否充分相关：解释△exec-1的系数。

(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ， 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化？

在Excel中，数据系列是指要绘制的数值集。()

在单元格中输入数字时前面加上单引号，则该数字作为文本数据。()

本题用到MROZ.RAW中的数据。（i) 用log（hours) 作为因变量重新估计例16.5中的劳动供给函数。将估

本题用到MROZ.RAW中的数据。

(i) 用log(hours) 作为因变量重新估计例16.5中的劳动供给函数。将估计出的弹性(现在是常数) 与方程(16.24)在平均工作小时数处所得到的估计值相比较。

(ii) 在第(i) 部分的劳动供给方程中， 容许edc因遗漏了能力变量而成为外生变量。用mo the chic和fath educ作为educ的Ⅳ。记住， 你现在在方程中有两个内生变量。

(iii) 检验第(ii) 部分2SLS估计中过度识别约束。这些Ⅳ通过了检验吗？

这表示劳动的供给弹性为1.99。这比方程16.24中的劳动供给弹性1.26更高。

A.数据系列

B.坐标轴

C.分类

D.图例

A.乘4减1

B.乘2减1

C.向前4步

D.向前5步