题目内容
（请给出正确答案）
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
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B、学生扮演地震学家角色探究问题：这里会发生地震吗？他们学习使用仪器进行预测、分析天气现象：使用地质调查所得的实时数据分析和了解各种地震形态;他们在特定的时间段内收集地震数据;他们分小组选择呈现研究数据、分析和预测结果的形式，如天气预报、或新闻稿等
C、每个学生都分配到了一个与地震相关的主题，给出了几个需要研究的问题，如：哪里发生过地震？他们使用不同的资源研究各自得问题，收集关于地震的真实信息，写出研究论文在同伴间交流
D、学生做一个关于地震的练习试卷，在试卷里会让学生回答地震前后就出现什么情况
MEAPO1.RAW中的数据是2001年密歇根州的数据。利用这些数据回答如下问题。
(i)求出math4的最大值和最小值。这个范围合理吗？请解释。
(ii)有多少学校在数学测试中有100%的通过率？占整个样本的百分比是多少？
(iii)有多少学校的数学通过率刚好是50%？
(iv)比较数学和阅读的平均通过率。哪个测试更难通过？
(v)求出math4和read4之间的相关系数。你得到的结论是什么？
(vi)变量exppp是平均每个学生的支出。求出exppp的平均值和标准差。你认为学生均支出存在大幅波动吗？
(vii)假设学校A平均每个学生支出6000美元，学校B平均每个学生支出5500美元。学校A的支出超过学校B的支出百分之多少？与根据自然对数之差近似的百分比差异100x[In(6000)-In(5500)]进行比较。
[逻辑推理]先利用所给数据作出A-c曲线,再求镉的含量.
利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(ii)用FD估计第(i)部分中的方程，并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。
(iii)利用一个足够稳健的检验，也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验，检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗？
(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？
(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的原假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
2部门中平均工资的月增长率(对数的变化)，gemp232是232部门中的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。
(i)求gwage232中的一阶自相关。这个序列看起来是弱相关的吗？
(ii)用OLS估计动态模型
保持上个月的工资增长率和CPI增长率不变，联邦最低工资的提高导致了gwage232t的同期提高吗？请解释。
(iii)在第(ii)部分的方程中添加就业增长率的一阶滞后gemp232t它是统计显著的吗？
(iv)与不包含gwage232t-1和gemp232t-1的模型相比，增加这两个滞后变量显著改变了最低工资变量的估计效应了吗？
(v)做gnwaget对gwage232t-1和gep232t-1的回归，并报告R2。评论这个R值如何有助于你对第(iv)部分的回答。
这段文字意在说明（）。
A. 获取描述性数据是生物研究的必要条件
B. 系统生物学为解开生命之谜提供了可能
C. 如何从生物学数据中得到生命全景还是未知
D. 对生物运作的整体图景进行科学解释即将成为现实
A、大数据和大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
B、大数据级别的容量可能是TB、PB、YB、BB、DB
C、大数据通常是万亿或EB,可能收集自传感器、气候信息、公开信息(如杂志报纸文章)、或购买交易记录、网络日志、病历、军事监控、视频和图像档案、大型电子商务大数据……
D、大数据中，价值密度通常较低,如果能够合理利用并正确、准确地分析,将会带来很高的价值回报。
(五) 去年，中国科技协会在五省市七个科研机构进行问卷调查，得出以下几组数据：
第一组：回答 “在科研单位最不能容忍的是什么人”？选择“不遵守劳动纪律和作息时间的人”占61、2％；“经常顶撞领导的人”占38．5％；“性格比较怪并的人’’占33．6％。回答“哪些特性的人员为单位所不容”？选择“与周围同事总是搞不好关系者”的占59．5％，‘‘在工作中总是和领导对着干”的人占45．7％，而在“重大科研中的失败者”和“平庸但听话的，科研能力较差”的选择中。前者为11．1％，后者为9．8％。
第二组：有50．7％的科研人员将“申请课题困难”放在“科研工作中翌到的最大困难”的 第一位；而排在第二位的是“科研设施或条件较差”(33．5％)；排在第四位的是“经费太少，难以支持(27．6％)。”
第三组：有18．3％的被调查者回答：自己“周围没有科研不端行为(如抄袭、割窃他人的成果，买卖论文著作)”，而有32．2％的人说“有”，48％的人表示“说不清楚”。
第四组：认为“自我感觉发挥了80％以上作用“的科研人员只有33％，而认为“自己只发挥了50％～80％以上作用”的人有44％，其余的是连50％的作用都没有得到发挥的。
131．第一组数据主要显示出()。
A．一个科研人员不管它有多高的天分或有多大的成就，都得遵守纪律，按制度规定办事，尊重领导和同事 B．课题组内不能容忍不遵守劳动纪律，却能容忍平庸
C．不鼓励个性，不是以科研能力为衡量标准，而是以处理人际关系为最大权重，反映出科研文化中的重大缺陷
D．科研不端行为比较严重，形成了比较复杂的科研环境
A.对平台大数据敏感信息进行操作前，进行金库、工单或其他方式审批，做到操作前有审批授权
B.对平台大数据生命周期中进行技术及管理防控手段控制如根据需要使用脱敏、加密等技术防控手段，推进数据安全传输流程、敏感数据加金库等管理防控措施，做到“进不来、拿不走、看不懂、改不了、走不掉”
C.对不同敏感级别数据操作日志进行事后审计，形成审计报告组织整改
D.定期开展涉及客户信息的业务系统基础安全防护，如基线扫描、漏洞扫描、弱口令稽核等
E.明确与平台使用方的安全责任
使用SMOKE.RAW中的数据。
(i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟？有多大比例的人声称每天抽20支？你为什么认为抽20支香烟的人会有所堆积？
(ii)给定你对第(i)部分的回答，cigs看起来具有条件泊松分布吗？
(iii)用log(cigpric)、log(income)、white、educ、age和age2作为解释变量，估计cigs的一个泊松回归模型。估计的价格和收入弹性是多少？
(iv)利用极大似然标准误，价格和收入变量在5%的水平上统计显著吗？
(v)求方程(17.35)后面介绍的σ2估计值。σ是多少？你应该如何调整第(iv)部分中的标准误？
(vi)利用第(v)部分中调整后的标准误，价格和收入弹性现在统计显著异于零吗？请解释。
(vii)利用更稳健的标准误，教育和年龄变量显著吗？你如何解释educ的系数？
(viii)求泊松回归模型的拟合值yi。找出最大值和最小值，并讨论指数模型对瘾君子的预测表现。
(ix)利用第(viii)部分的拟合值，求yi和yi之相关系数的平方。
(x)使用第(iii)部分中的解释变量(及相同的函数形式)，用OLS估计cigs的一个线性模型。线性模型和指数模型哪个拟合得更好？两者的R都很大吗？
