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听力原文： Abraham Lincoln was born in a log cabin in Kentucky on February 12, 1809. When he was a small boy, his family moved to file frontier of Indiana. Here, his mother taught him to read and write.

When Lincoln was a young man, his family moved to the new state of Illinois. Lincoln had to earn a living at an early age, but in his leisure time he studied law. He soon became one of the best known lawyers in the state capital at Springfield, Illinois. It was here that Lincoln became famous for his debates with Stephen A. Douglas on the subject of slavery.

In 1860, Lincoln was elected President of the United States. He was the candidate of the new Republican Party. This party opposed the creation of new slave states. Soon after his election, some of the Southern states withdrew from the Union and set up the Confederate States of America. This action brought on the terrible Civil War which lasted from 1861 to 1865.

On January 1, 1863, during the war, Lincoln issued his famous Emancipation Proclamation. In 1865, after the war ended, the Thirteenth Amendment was added to the Constitution of the United States. This amendment put an end to slavery everywhere in the United States.

Early in 1865, the Civil War came to an end with the defeat of the South by the North. Only a few days after the end of the war, Lincoln was shot by an actor named John Wilkes Booth. The President died on April 14, 1865. In his death, the world lost one of the greatest men of all time.

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A．In 1809.

B．In 1863.

C．In 1865.

D．In 1860.

A.同步的

B.异步的

C.无意义

D.都不正确

利用CPS78_85.RAW中的数据。

(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数？对它有没有一种令人感兴趣的解释？(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)

(ii)保持其他因素不变，你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点？给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示：为了得到这个置信区间，要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]

(iii)令所有的工资均以1978年美元计算，重新估计教材方程(13.2)。具体地说，定义1978年的真实工资为rwage=wage，而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数？

(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。

(提示：两个回归的残差，从而残差平方和是相同的。)

(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化？

(vi)从教材方程(13.2)开始，检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)

(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾？试解释。

利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？

(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：

并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。

(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R²有何变化？

(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？

利用KIELMC.RAM中的数据。

(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型

如果建造焚烧炉会减少其附近的房屋价值，那么δ₁的符号将是什么？若β₁＞0，则意味着什么？

(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y81-log(dist)的系数。你得到了什么结论？

(iii)在方程中增加age，age²，rooms，baths，log(intst)，log(land)和log(area)。现在，你对焚烧炉对房屋价值的影响会作出什么结论？

r)。考虑教材(11.29)中模型的一个简单扩展：

它允许生产力增长率的提高对工资增长率既有当期的影响又有滞后的影响。

(i)利用EARNS.RAW中的数据估计这个方程，并用标准形式报告结果。goutphr的滞后值统计显著吗？

(ii)如果β₁+β₂=1，生产力增长率的一个永久性提高会在一年后完全反映到更高的工资增长率上。相对于双侧备择假设检验H₀:β₁+β₂=1。

(iii)模型中需要goutphr_t-2吗？说明理由。

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？

利用BWGHT2.RAW中的数据。

(i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。

(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？

(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？

(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。

(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。

(i) 定义一个二值变量ecobuy， 在ec lbs>0时取值1， 在时取值0。换言之， 在给定价格下， eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果？

(ii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。

(iii) 在LPM中， 非价格变量联合显著吗？(尽管存在异方差时， 通常的F统计量并非有效， 但我们还是使用它。)除价格变量外，哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响？你认为这合理吗？

(iv) 在第(ii) 部分的模型中， 用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) ， 哪个模型对数据的拟合更好？解释log(faminc) 的系数。

(v)在第(iv)部分的估计中，有多少估计概率为负？多少大于1？应该引起你的注意吗？

(vi) 对于第(iv) 部分中的估计， 计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好？

A.pH—pKa=logfu/fi

B.pKa—pH=logfu/fi

C.pH—pKa=fu/fi

D.pH—pKa—fi/fu

E.pKa—pH=log(1一fu/fi)