题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在字体设计中，“用字”中包含了设计师对（)的理解与对设计的形式法则的掌握。
A.文字色彩
B.文字组合
C.设计主题
D.字体特征
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A.文字色彩
B.文字组合
C.设计主题
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更多“在字体设计中，“用字”中包含了设计师对()的理解与对设计的形…”相关的问题
A.强调对社会现象之意义的理解和解释
B.强调对事物的精确的分析
C.强调对研究结果的准确的描述
D.强调对研究过程的监控
文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。
(i)估计一个将年薪与企业销售量和市场价值相联系的模型。让这个模型对每个自变量的变化都具有常弹性。以方程的形式写出结论。
(ii)在第(i)部分的模型中增加profits。为什么这个变量不能以对数形式进入模型？你会说这些企业业绩变量解释了CEO薪水波动中的大部分吗？
(iii)在第(ii)部分的模型中增加ceoten。保持其他条件不变，延长一年CEO任期，估计的百分比回报是什么？
(iv)求出变量log(mktval)和prots之间的样本相关系数。这些变量高度相关吗？这对OLS估计量有什么影响？
A./fs.size
B./image.data
C./bosinst.data
D./install.data
A.一个包发布中包含了硬件和软件
B. 紧急变更通常都采用了德尔塔发布
C. 德尔塔发布仅仅只是包发布的一部分
D. 全发布指对发布单元内的所有组件都进行构建、测试和分发
利用VOLAT.RAW中的数据。
(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验，在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。
(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论：统计量和R的大小。
(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论？
(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势，并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。
(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗？
考虑到家族观念对于中国人一直有着或多或少的影响，在理财中，()的现金保障也包含了应对客户家族亲友出现生产、生活、教育、疾病等重大事件需要紧急支援的准备。
A．日常生活覆盖储备
B．家庭生活覆盖储备
C．意外现金储备
D．医疗现金储备
但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？
(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中解释belavg的系数。用语言解释假设H0：β1=0相对H1：β1＜0的含义，并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。
(v) 对男人和女人都增加解释变量educ， exper，experz，union，goodhlth，black，married， south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？
本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了哈默梅什和比德尔(HamermeshandBiddle，1994)报告变量的一个子集(但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？
(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中，都解释belavg的系数。用语言解释假设H0:β1=0相对H1:β1＜0的含义，并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。
(v)对男人和女人，都增加解释变量educ，exper，experz，uion，goodhlth，black，married，south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？
(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对r,t2,t3和截距项进行回归)。评论这个回归的R²。
(ii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预测误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据，做Agfr1对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfr1服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？
(v)用随机游走模型预测从1980年到1984年的gfr：gfrn+1的预测值无非就是gfn。求出MAE。它与第(ii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预测方法？
(vi)用直至1979年的数据，估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？
(vii)用AR(2)模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预测效果更好吗？
