何颜色都可以（)这个尺度加以比较和鉴别

A.比较

B.抽象

C.具体化

D.系统化

利用INTDEF.RAW中的数据， 考虑式(10.15)中估计的模型。

(i)求出这个样本时期内inf和def之间的相关系数， 并加以评论。

(ii)在方程中加入inf和aef的一期滞后，并以常用格式报告结果。

(iii)将通货膨胀效应的估计LRP与式(10.15) 中相对应的LRP进行比较。二者有很大差别吗？

(iv)模型中这两个滞后在5%的水平上是联合显著的吗？

A.期望值法

B.博弈论分析法

C.费用效果分析法

D.线性规划方法

A.淡与浓不能简单以是非来判断，但淡于身心更有裨益，强劲持久的浓，可能会产生负面效应

B.淡与浓就如同咖啡与茶，无法加以比较的

C.浓到好处，不易，淡到韵味犹存，更难

D.“得”不要大欣喜，大快活，“不得”不要大懊丧，大失落

均房间数量(rooms)之间的关系：

(i)β₁和β₂的符号可能是什么？对β₁有何解释？请加以说明。

(ii)为什么nox[或更准确地说，是log(nox)]与rooms可能负相关？如果是样，将log(price)对log(nox)进行简单回归得到β₁的偏误估计量是偏高还是偏低？

(iii)利用HPRICE2.RAW中的数据，估计出如下方程：

根据你在第(ii)部分的回答，就price对nox的弹性估计值而言，上述简单回归结果和多元回归结果之间的关系与你的预期一致吗？这个结果是否意味着-0.718比-1.043更加接近真实弹性？

A.淡与浓不能简单以是非来判断，但淡于身心更有裨益，强劲持久的浓，可能会产生负面效应

B.淡与浓就如同咖啡与茶，无法加以比较的

C.浓到好处，不易，淡到韵味犹存，更难

D.“得”不要大欣喜，大快活，“不得”不要大懊丧，大失落

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。

(ii)将对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t²)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R²有何不同。你有何结论？

(ii)在教材方程(10.35)中加入t³后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？

A.恒牙的牙颈嵴突出

B.恒牙牙冠颜色偏白

C.下颌第二乳磨牙的近中颊尖、远中颊尖及远中尖的大小基本相等

D.下颌第一恒磨牙的合面聚拢、颈部缩窄比较明显

本题使用INJURY.RAW中的数据。

(i) 使用肯塔基州的数据， 增加male， married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？

(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？

(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？