A.第3行
B.第4列
C.第3行和第4列相交处的一个单元格
D.两个表格
算法设计:对于给定的k个待安排的活动,计算使用最少会场的时间表.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有1个正整数k,表示有k个待安排的活动.接下来的k行中,每行有2个正整数,分别表示k个待安排的活动的开始时间和结束时间.时间以0点开始的分钟计.
结果输出:将计算的最少会场数输出到文件output.txt.
本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化,用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少?1987年呢?这个差别在统计上显著吗?
(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设,并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
A.生成一个5行4列的随机矩阵
B.将矩阵的第5行第4列改成一个随机值
C.将矩阵的第4行第3列改成一个随机值
D.将矩阵的第5列和第4列都用随机值代替
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人?哪个州处决得最多?
(ii)利用1990年和1993两年的数据, 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释?
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) , 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在,处以死刑是否看起来具有威慑作用?
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关, 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟, △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归, 看它们是否充分相关:解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ, 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化?