利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计如下方程这里trm gpa表示木学期的GPA，crs gpa

aloney and McCormick(1993)，但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据，所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是：运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢？

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？

A.一个函数的名字

B.内容为“B4”的单元格

C.表格中第二行、第四列的单元格内的数据

D.表格中第二列、第四行的单元格内的数据

A.通过记录单方式查询数据，构造条件时不同字段间可以有“或”的关系

B.在一张工作表中可以有多个数据库区

C.利用DCOUNT函数统计人数时，其第二参数可任意指定一列

D.在数据库中对记录进行排序，必须先选中数据区间

A.5 1， 3，2，4，5，6

B.4 1， 3，2，4，5，6

C.5 1， 2，4，3，5，6

D.4 1， 2，4，3，5，6

MgO的晶体结构属NaCl型，Mg—O最短距离为210pm。

(1)利用下列公式计算点阵能U：

(2)O原子的第二电子亲和能Y2(即O^-+e^-→O^2-的能量)不能直接在气相中测定，试利用下列数据及(1)中得到的点阵能数据，按Born-Haber循环求算：

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。 （i)考虑非观测效应模型 其中，θ_t无非表

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。

(i)考虑非观测效应模型

其中，θ_t无非表示不同年份的截距，而a_i表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β₂应该有什么样的符号？请解释。

(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？

(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？

(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？

(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？

(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？

(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。

A.第一套VHF

B.第二套VHF

C.第一套HF

D.第三套VHF

皮兰对悬浮在水中的藤黄粒子数按高度分布的实验应用了公式

式中，n和n0分别表示上下高度差为h的两处粒子数密度, △为藤黄的密度，δ为水的密度。a为藤黄粒子的半径。

(1) 试根据玻耳兹曼分布律推证此公式;

(2) 皮兰在一次实验中测得的数据是显微镜物镜每升高时数出的同一液层内的粒子数分别是7160,3360,1620,860。试验计算这一组数目基本上是几何级数,从而证明粒子数密度是按指数规律递减的,并利用第一和第二个数计算阿伏加德罗常量的值。

A.第一学年秋季学期

B.第一学年春季学期

C.第二学年秋季学期

D.第二学年春季学期