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[判断题]

假定AA为一个类，a为该类公有的数据成员，x为该类的一个对象，则访问x对象中数据成员a的格式为x->a。（)

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第1题

设计一个名为MyPoint的类表示一个具有x坐标和y坐标的点，该类包括：两个数据域（成员变量）x和y表示坐标；无参构造方法创建点（0，0）；一个构造方法根据指定坐标创建一个点； distance方法（static修饰）返回MyPoint类型的两..

设计一个名为MyPoint的类表示一个具有x坐标和y坐标的点，该类包括：两个数据域（成员变量）x和y表示坐标；无参构造方法创建点（0，0）；一个构造方法根据指定坐标创建一个点； distance方法（static修饰）返回MyPoint类型的两个点之间的距离（方法的参数为两个MyPoint对象）； distance方法返回从当前点（调用方法的对象）到另一点（方法的参数）之间的距离（方法的参数为一个MyPoint对象）；在主方法中，输入一个点，求距离原点的距离，再输入两点，求两点之间的距离。 PS：成员变量必须由private修饰，且为其定义访问方法

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第2题

设计一个点类（Point)，具有数据成员x,y（点的坐标），以及设置、输出数据成员及求两点之间距离的功能。再编写主函数对该类进行测试。

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第3题

定义一个名为Square的类表示正方形，它有一个名为length的成员变量表示边长、一个带参数的构造方

法，要求该类对象能够调用clone()方法进行克隆。覆盖父类的equals()方法，当边长相等时认为两个Square对象相等。覆盖父类的toString()方法，要求当调用该方法是输出Square对象，格式为Square[length=100]。这里100是边长。编写一个程序测试clone()，equals()和toString()方法的使用。

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第4题

设想你能在某一个学期对大学三、四年级学生的一个随机样本收集到他们所修课程的如下数据：标准化

的期终考试成绩、到课百分数、指示该课是否是学生的主修课的一个虚拟变量、学期开始前的累积平均学习成绩以及SAT分数。

(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(v_it：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？

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第5题

创建一个自定义的异常类，该类继承Exception类，为该类写一个构造方法，该构造方法带一个String类型的参数，写一个方法，令其打印出保存下来的String对象。再编写一个类，在main()方法中使用try catch结构创建一个MyException类的对象并抛出。在catch块中捕获该异常并打印出传递的String消息。

创建一个自定义的异常类，该类继承Exception类，为该类写一个构造方法，该构造方法带一个String类型的参数，写一个方法，令其打印出保存下来的String对象。再编写一个类，在main（)方法中使用try catch结构创建一个MyException类的对象并抛出。在catch块中捕获该异常并打印出传递的String消息。

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第6题

被static关键字修饰的成员变量被称为______，它可以被该类所有的实例对象共享。

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第7题

试用1片八D锁存器74HC373设计一个能锁存两组BCD码信号的锁存电路。假定三态输出使能端，锁存器原

试用1片八D锁存器74HC373设计一个能锁存两组BCD码信号的锁存电路。假定三态输出使能端，锁存器原输出为，输入为，画出锁存器锁存新数据前、后使能端LE应输入的波形和相应Q0的波形。

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第8题

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

利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据第7章的计算机练习C7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e401k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(ii)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：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)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(iv)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。