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[主观题]
()是变量在运行时所采用值的图形表示。为了显示趋势，可以在项目的画面中组态一个。
（)是变量在运行时所采用值的图形表示。为了显示趋势，可以在项目的画面中组态一个。
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只用一个解释变量，求组间估计量的方程为
其中上横线表示不同时期的平均。由于我们已经在这个方程中包含了一个截距， 所以我们可以假定E(ai)=0。假设
对所有时期都成立(因为在横截面中随机抽样，所以对所有的;也都成立)。
(iii)如果不同时期的解释变量不是很相关，对于时期数越多，组间估计量之间的不一致性越小的观点，第(ii)部分有何结论？
(iii)由(ii)可知，xit是两两不相关的，大小是不一致的，且随着T线性增长。符号依赖于xit与ai的协方差。
变量卡诺图尽管形象地表示了变量最小相的逻辑上的相邻性，但它也有缺点就是()。
A.随着变量的增加，图形会迅速地复杂起来;
B.卡诺图只适用于10个变量以内的逻辑函数;
C.逻辑上相邻但数据上不相邻;
D.除逻辑函数中的最小项外，有很多多余的最小项
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？
