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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.理论与实践有差距，受教育水平的高低并不代表管理能力的强弱，所以受教育的程度与企业经营业绩无关。
B.我国目前市场竞争缺乏规范，谁胆大谁赚钱，严密的决策分析不但不会把握住瞬息万变的市场机会，反而会因遵循僵化的教条而丧失市场机会。我国需要敢于冒险的创业家，不需要职业经理群体。
C.目前企业总经理受教育程度普遍偏低，受教育程度的总经理比例很小，从统计学的原理看，自然应该得到这样板式统计结果。
D.可能有很多原因，但首要的原因是市场竞争机制不规范。
(i)在这个应用研究中，经典变量误差(CEV)假定有什么要求？
(ii)你认为CEV假定有可能成立吗？请解释。
A.随着人们受教育水平的提高，近视的患病率相应增高，近视的程度也相应加重。
B.人们受教育水平提高后，更懂得保护视力，因而近视的患病率相应降低，近视程度也相应减轻。
C.人们受教育水平提高后，阅读时间更长，近视的患病率相应增高，但他们眼睛近视了能积极治疗，近视的程度未必加重。
D.人的受教育水平与近视的患病率及严重程度这两者之间的关系，因人而异，不宜作机械的判定。
