在习题4.2中，我们在一个解释CE 0薪水的模型中增加了变量企业股票的回报ros，结果表明ros是不显

伍德里奇从209个企业的样本得到如下回归结果：

其中salary=CE0薪水;

sales=企业年销售额;

roe=股权百分比收益：

ros=企业股票回报。

log表示自然对数。括号中的数字为估计的标准误。

a.根据你对各个系数符号的先验预期，解释上述回归。

b.哪个系数在5%的显著性水平上是个别统计显著的？

c.回归的总显著性如何？你使用何种检验方式？为什么？

d.你能把roe和ros的系数解释成弹性系数吗？为什么？

A.ros::NodeHandle nh; ros::Publisher pub = nh.advertise﹤std_msgs::Int32﹥("mytopic", 10);

B.ros::Publisher﹤std_msgs::Int32﹥ pub("mytopic", 10);

C.ros::Publisher pub("mytopic", std_msgs::Int32，10);

D.ros::NodeHandle nh; ros::Publisher pub = nh.advertise("mytopic", std_msgs::Int32,10);

A.树

B.链表

C.队列

D.栈

习题8.17所给的工资决定方程的一个变型有如下式：

其中w=平均每个扁员的工资和薪水;

v=表示英国岗位空缺占英国雇员总人数的百分比：

x=平均每个就业人员的国内生产总值;

M=进口价格;

M_t-l=上(或滞后)年的进口价格。

(插号内的数字是估计的标准误。)

a.解释上述方程。

b.哪些估计系数是个别统计显著的？

c.引进x变量的合理性何在？在先验预期上，x的预期符号应为负吗？

d.在模型中同时引进M_t和M_t-l用意何在？

e.哪些变量可从模型中删去？

f.检验所观测回归的总显著性

已知Service通信的代码，以下哪些语句会阻塞？ server.cpp int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "greetings_server"); //① ros::NodeHandle nh; //② ros::ServiceServer service = nh.advertiseService("greetings", handle_function);//③ ros::spin(); //④ return 0; } client.cpp int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "greetings_client"); ros::NodeHandle nh; ros::ServiceClient client = nh.serviceClient﹤service_demo::Greeting﹥("greetings"); //⑥ service_demo::Greeting srv; srv.request.name = "HAN"; srv.request.age = 20; if (client.call(srv)) //⑦ { .... } return 0; }()。

A、①

B、②

C、③

D、④

E、⑤

F、⑥

G、⑦

（i)在含有一个内生解释变量、一个外生解释变量和一个外生变量的模型中，将y2的约简型（15.26)代

(i)在含有一个内生解释变量、一个外生解释变量和一个外生变量的模型中，将y2的约简型(15.26)代入结构方程(15.22)。便得到y₁的约简型为：

析。我们关心的模型是：

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差。

(ii)lunch_it系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

A.lookupTransform("map", "right_wheel", ros::Time(0), trans_result);

B.getTransform("map", "right_wheel", ros::Time::now(), trans_result);

C.getTransform("map", "right_wheel", ros::Time(0), trans_result);

D.lookupTransform("map", "right_wheel", ros::Time::now(), trans_result);

一个解释了CEO薪水的工资方程是：

所用数据在CEOS AL 1.RAW中给出， 其中fiance， consprod和utility分别是表示金融业、消费品行业和公用事业单位的二值变量。被省略的产业是交通运输业。

(i) 保持sales和roe不变， 计算公用事业和交通运输业CEO薪水估计值的近似百分比差异。在1%的显著性水平上，这个差异是统计显著的吗？

(ii)利用方程(7.10)求解公用事业和交通运输业估计薪水的精确百分比差异，并与第(i)部分中的回答进行比较。

(iii)消费品行业与金融业估计薪水的近似百分比差异是多少？写出一个方程，使你能够检验这个差异是不是统计显著的。

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。（i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。

(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。

(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？

(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)

(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？