一天，通常是指这个天象变化的规律，并利用它来作为（)。

A.夷为 铸成 天象 确定

B.夷为 铸炼 天象 制定

C.变为 铸炼 天体 制定

D.变为 铸成 天体 确定

A.相对湿度的日变化和气温的日变化相同

B.相对湿度的日变化和气温的日变化相反

C.一天中，空气相对湿度一般是14～15时出现最高值

D.一天中，空气相对湿度一般是日出前出现最低值

A.与库外大致相同

B.变化的幅度比库外小

C.通常是夜间库温低于库外，白天温度却比库外高

D.库内的空气湿度，主要受库外空气湿度的影响

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

A.上升--平稳--下降

B.上升--下降--平稳

C.下降--平稳--上升

D.平稳--下降--上升

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train 78-train75， 那么，由于train75=0，所以ctran=train78。)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。

参考第3章习题14。现在，我们使用住房价格的对数作为因变量：

(i)你想在住房增加一个150平方英尺的卧室的情况下， 估计并得到price变化百分比的一个置信区间。以小数形式表示就是θ₁=150β₁+β₂。使用HPRICE1.RAW中的数据去估计θ₁。

(ii)用θ1和民β₁表达β₂，并代入log(price) 的方程。

(iii)利用第(ii)部分中的结果得到θ₁的标准误，并使用这个标准误构造一个95%的置信区间。

A.净化和处理雨水

B.提高雨水下渗速度

C.降低地表径流量

D.修建大量蓄水池

(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果， 并解释变量resplast的系数。

(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？

(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)

(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？

(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？

A.能力

B.方法

C.条件

D.原理