A.冯·诺依曼
B.查尔斯·巴贝奇
C.图灵
D.帕斯卡
第5题
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ai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)lunchit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?
(vi)定义支出的总(或长期)效应为的标准误。
第6题
第9题
若在t=kT各时刻激励和响应的取样值分别为f(kT),y(kT),并假设时间间隔T(称为取样周期)足够小,那么在t=kT时刻y(t)的导数可近似为
若a=b=1,f(t)=ε(t),求微分方程式(1)的零状态响应;若取a=b=1,T=0.25 s,f(k)=ε(k),求差分方程式(2)的零状态响应,并将二者进行比较。
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