题目内容
（请给出正确答案）
A.小王2018年1月加入门店，门店2019年3月加入贝壳，小王的从业时间是从2019年3月开始计算
B.小李是2017年加入链家的经纪人，他的从业时间从2018年6月1日开始计算
C.小张2018年9月入职德佑，12月离职，2019年6月入职KA品牌，他的从业时间从2018年9月开始计算
D.老李35岁，做过10多年的经纪人，从业时间就是10年
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第1题
A.王娜2018年1月加入门店，门店2019年3月加入贝壳，王娜的从业时间是从2019年3月开始计算
B.李猛是2017年加入链家的经纪人，他的从业时间从2018年6月1日开始计算
C.张浩2018年9月入职德佑，12月离职，2019年6月入职KA品牌，他的从业时间从2018年9月开始计算
D.罗佩35岁，做过10多年的经纪人，从业时间就是10年
第2题
A．店东A找我说他没有贝壳分，我发现是因为目前该店东在系统内的主岗是店东，因此没有贝壳分
B．若想要提升经纪人的贝壳分，只需要将其中一项做到极致就可以提升
C．只有成交好房才会增加贝壳分，好房维护人不会增加贝壳分
D．从业时间的加分不会随着时间积累得分越来越高
第3题
A.经纪人小王分数降低了1分，肯定是有违规被扣分了
B.经纪人小红这个月考取上传了资格证书，下个月总分肯定加分
C.经纪人小吴两个月贝壳分没变化没多没少，下个月肯定也不会变
D.贝壳分不是一个只会涨分的分数，根据经纪人表现有波动很正常
第5题
A．贝壳分与信用分是一样的，只是一种分的两种叫法
B．高贝壳分的经纪人在绩效制度中提点更高
C．贝壳分与信用分不一样，贝壳分接入了信用分作为组成部分
D．IM一分钟响应率越高，分数不一定高，响应量越高，分数才可能越高
第6题
利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
第7题
A.经纪人分数降低了1分，肯定是有违规被扣分了
B.经纪人这个月考取上传了资格证书，下个月总分肯定加分
C.经纪人两个月贝壳分没变化没多没少，下个月肯定也不会变
D.贝壳分不是一个只会涨分的分数，根据经纪人日常行为进行浮动
第8题
A.贝壳分是平台基于真实行为数据，通过大数据模型算法，计算出经纪人平台综合评价得分
B.经纪人分数越高，享受的权益更多
C.贝壳分每月更新，仅来自上个月的表现情况
D.贝壳分，即经纪人综合能力的体现，是经纪新大陆的通行证
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