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[主观题]

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。（i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第1题

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本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中，推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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第2题

本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

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本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。

(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数？

(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。

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第3题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

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本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？

(iii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第4题

试利用循环队列编写求k阶菲波那契序列中前n+1项的算法，要求满足：其中max为某个约定的常数。（注

试利用循环队列编写求k阶菲波那契序列中前n+1项的算法，要求满足：其中max为某个约定的常数。(注意：f_n≤max而f_n+1＞max，本题所用循环队列的容量仅为k，则在算法执行结束时，留在循环队列中的元素应是所求k阶菲波那契序列中的最后k项)

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第5题

本题利用NBASAL.RAW中的数据。(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后

本题利用NBASAL.RAW中的数据。（i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置（后

本题利用NBASAL.RAW中的数据。

(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。

(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来？

(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗？多多少？这个差异统计显著吗？

(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)？

(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分？

(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗？请讨论。

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第6题

一个10kg的卫星，在8000km半径的轨道上环绕地球，每小时转一周。（1)假定波尔的角动量假设可用于卫

一个10kg的卫星，在8000km半径的轨道上环绕地球，每小时转一周。(1)假定波尔的角动量假设可用于卫星，犹如它用于氢原子中的电子那样，试求这卫星的轨道量子数；(2)从波尔的第一条假设和牛顿万有引力定律，证明地球卫星的轨道半径直接与量子数的平方成正比，即r=k·n²,式中k是比例常数; (3)利用本题(2)的结果，假设某卫星轨道和它的下一个“容许”轨道都存在，试求这两个相邻轨道间的距离。

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第7题

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本题利用401KSUBS.RAW中的数据。（i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。（ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同，使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中，增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi) 现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii) 现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ，其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

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第8题

利用CHARITY.RAW中的数据回答本题。变量respond是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织最近的邮

件做出捐助响应，这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应，这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(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？

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第9题

本题那项不符合电热器具的防火巡查要点内容：______A.是否按照操作堆积正确操作；B.电热设备使用中

本题那项不符合电热器具的防火巡查要点内容：______

A.是否按照操作堆积正确操作；

B.电热设备使用中是否有人看完；

C.使用中遇到临时停电，严禁断开电源；

D.电热设备使用现场是否配备必要的灭火器材。

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第10题

（本题2018年考试已不适用）根据营业税法律制度的规定，下列各项中，不属于营业税征收范围的是（）。

体育业

财产保险业务

旅游业

修理修配业务

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第11题

（本题2018年考试已不适用）根据消费税法律制度的规定，下列主体中，属于消费税纳税义务人的有（）。

钻石的进口商

化妆品的生产商

卷烟的批发商

金首饰的零售商

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