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更多“什么是连续介质模型？为什么要将流体作为连续介质进行研究？”相关的问题
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本？大致上，你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测？
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型，用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标，对同一个学生哪个变量是不变的？
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS，那么，对影响成绩和到课率的非观测学生特征，你正在做什么假定呢？SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢？
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力，你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢？
参考答案：
6.利用计量经济软件
中的“聚类”选项，便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit：t=1，···，T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为：
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何？为什么？
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何？解释变量是否随时间变化有什么关系吗？
(1)甲公司与乙工厂之间的合同是否成立，为什么？
(2)甲公司应承担什么责任，为什么？
(3)乙工厂能否要求甲公司赔偿1000万元的损失？为什么？
A.专业技术人员个人胜任力，是指专业技术人员个人能做什么和为什么这么做
B.专业设计人员职位高低决定他是否能更好的胜任
C.专业技术岗位工作要求，是指专业技术人员个人在工作中被期望做什么
D.专业技术组织环境，是指专业技术人员个人在组织管理中可以做什么
在近来的一篇论文中，埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab，1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见，令college为二值变量，如果读大学则等于1，否则为0。令CahHS也为二值变量，如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是：
college=β0+β1CathHS+其他因素+u
其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。
(i)为什么CathHS可能与u相关？
(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么，以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值？
(iii)令CathRel为二值变量，若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验？
(iv)不足为奇，作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗？
A.要把未来的事和过去的事通通忘掉，因为想它们都没有什么意义
B. 不要痴想明天，因为未来的事今天无法做到，去痴想只是浪费时间和精力
C. 如果保留在对明天的幻想，我们将不会再有欢乐，时间也会白白流逝
D.我不会去想明天的事，我要将记忆和理想全部排斥
