题目内容
（请给出正确答案）
A.源表不存在
B.ADS的用户garuda_build@aliyun.com没有对源表的操作权限
C.Maxcompute的用户garuda_build@aliyun.com没有对源表的操作权限
D.源表中没有数据，为空表
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
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A.当updateType=realtime时，对于不同主键数据的多次变更，ADS不保证先执行的变更会比后执行的变更更优秀的查询到
B.当updateType=realtime时，不支持事务，并且仅遵循会话一致性的设计，所以ADS并不能作为OLTP系统使用解释：最终一致性
C.当updateType=realtime时，当业务端暂停数据写入的若干时间后，ADS会保证数据的一致性
D.当updateType=realtime时，对于同一主键数据的多次变更，ADS会遵循ADS返回语句执行成功的顺序进行
A.赵
B.钱
C.孙
D.李
考虑一个雇员水平的模型
其中无法观测变量f是在一个给定的企业i内，对每个雇员的“企业效应”。误差项vi,e是企业i中雇员e所独具的。诸如方程(8.28)中的综合误差就是ui,e=fi+ui,e.
(iv)讨论第(ii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型
其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设
它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R2有何变化？
(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？
使用HPRICE1.RAW中的数据，估计如下模型：
其中，price是以千美元为单位的住房价格。
(i)以方程的形式写出结果。
(ii)住房在保持面积不变的同时又增加一间卧室，估计其价格会提高多少？
(iii)住房增加一间大小为140平方英尺的卧室，估计其价格会提高多少？将这个答案与你在第(ii)部分的答案相比较。
(iv)价格的波动有多大比例能被平方英尺数和卧室数解释？
(v)样本中的第一套住房有sqrft=2438和bdrms=4。从OLS回归线计算这套住房的预计销售价格。
(vi)样本中第一套住房的实际销售价格是300000美元(price=300)。求出这套住房的残差。它是否表明购买者为这套住房支付了过低或过高的价格？
A.分担 置办
B.共享 购置
C.介入 置备
D.获取 添置
响。帕普克还使用了一个容许每个城市都有其时间趋势的模型：
其中，αi和ci都是非观测效应，这样就可以考虑城市之间更多的异质性。
(i)证明：如果对上述方程取差分便得到
注意在此差分方程中包含一个固定效应ci。
(ii)用固定效应法估计差分方程。β1的估计值是什么？它和教材例13.8中的估计值有很大差别吗？企业园区的作用仍是统计显著的吗？
(iii)在第(ii)部分的估计中添加全部年度虚拟变量，β1的估计值有何变化？
