构件组装模型包含了()很多特征,它本质上是演化的,支持迭代的软件开发方法
A.瀑布模型
B.螺旋模型
C.喷泉模型
D.快速原型
A.瀑布模型
B.螺旋模型
C.喷泉模型
D.快速原型
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?
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?
A.包含了基金的投资范围,投资策略和投资限制
B.包含了过去9个月的基金产品业绩
C.包含了基金产品的预期收益模型
D.包含了基金的管理团队信息
(i)暂不考虑家庭的聚类特征, 用OLS估计模型
其中变量定义在数据集中给出。我们最感兴趣的变量是choice, 它是一个虚拟变量, 如果一个人选择了如何在不同的投资之间配置其养老金,这个变量就等于1。choice的影响估计值是多少?它在统计上显著吗?
(ii)收入、财富、拥有股票和拥有个人退休金账户这些控制变量重要吗?请加以解释。(iii)确定数据集中有多少个不同的家庭。
(iv)现在, 求对家庭内聚类相关保持稳健的OLS标准误。它们与通常的OLS标准误差别大吗?你感到意外吗?
(v)通过对同一个家庭内的夫妻进行差分来估计这个方程。你在第(ii)部分中提到的解释变量为什么在差分估计时被去掉了?
(vi)第(v)部分中剩下的解释变量显著吗?你感到意外吗?
突发公共卫生事件管理是对一个复杂系统的管理,它包含了()、管理监督系统和媒体系统等多个组成部分。
(A) 人们的社会健康需求
(B) 科学系统
(C) 人力资源系统
(D) 社会群体系统
A.个人是社会的个人,社会是个人组成的社会,个人和社会在本质上是一致的
B. 在社会为本和个人为本之间,素质教育应当兼顾两端,有所侧重,力求保持一种动态平衡
C.作为素质教育本位的“人”,不是脱离社会、对立于社会的人
D.生活于社会之中、依托社会力量并以个人努力成果奉献于社会的人不仅要学会生存,而且要学会关心
A.一次
B.二、三次
A.RB预留
B.无线增强
C.载波融合
D.频率专用