题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
你认为下列哪个不是数据工程师需要掌握的软技能？（)
A.数据好奇心
B.团队合作
C.沟通能力
D.研读图形化数据的能力
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A.A国:未来移民会不断增加的国家
B.B国:领导地位日渐没落的国家
C.C国:发现大量石油但需要巨额投资方可开采的国家
D.D国:未来经济前景好的国家
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
A.Tokenization
B.RulesQuery
C.Predict
D.Choice
其中你应该首先定义sales的度量单位为10亿美元，从而使得估计值更容易解释。
(i)在包含和不包含年销售额近400亿美元的企业的情况下，用0LS估计上述方程。讨论估计系数的明显差别。
(ii)再次在包含和不包含最大企业的情况下，用LAD估计同一方程。讨论估计系数的重要差别。
(iii)基于第(i)部分和第(ii)部分的结论，你认为OLS和LAD哪个方法对异常观测更有弹性余地？
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
