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题目内容
（请给出正确答案）
A.中国在1990年、2000年和2004年的婴儿死亡率均低于世界平均婴儿死亡率
B.南非在在1990年、2000年和2004年的婴儿死亡率变化是非洲三国中最小的
C.2000年，美国、墨西哥和阿根廷的婴儿死亡率均比亚洲国家要低
D.从图上看。总体上婴儿死亡率有逐年下降的趋势
答案
更多“以下数据是对于世界部分国家在1990年、2000年和2004年的婴儿出生死亡率进行的统计结果，根据图表内容回答问题。 下列说法中不正确的一项是（）”相关的问题
第1题
A.①③
B.②③
C.①④
D.③⑤
第2题
A.赞助第三方项目中的数据收集部分活动应符合国家法律法规
B.严禁AZ员工收集第三方项目数据
C.赞助第三方项目中的筛查器械使用应完全遵循说明书使用
D.AZ员工禁止通过公司PRPO采购医疗器械后捐赠给HCO
第3题
A.中国在1990年、2000年和2004年的婴儿死亡率均低于世界平均婴儿死亡率
B.南非在1990年、2000年和2004年婴儿死亡率变化是非洲三国中最小的
C.2000年。美国、墨西哥和阿根廷的婴儿死亡率均比亚洲国家要低
D.从图上看，总体上婴儿死亡率有逐年下降的趋势第二部分言语理解与表达能力
第4题
(i)使用RETURN.RAW中的数据，估计了如下方程：
检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗？
(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型
第(i)部分的结论有没有什么变化？
(iii)在第(ii)部分中，我们为什么不用dks和eps的对数？
(iv)总的看来，股票回报可预测性的证据是强还是弱？
第5题
其中pop是城市人口，avginc是平均收入，而petstu是学生人口占城市人口的百分数(按学年计算)。
(i)用混合OLS估计方程并按标准方式报告结果。你如何理解1990年虚拟变量的估计值？你得到βpctstu是多少？
(ii)你在第(i)部分中报告的标准误是否真实？请解释。
(iii)现在，将方程差分并用OLS估计。把你对βpctstu的估计值和第(ii)部分进行比较。学生人口的相对规模对房租有影响吗？
(iv)对第(ii)部分中的一阶差分方程求异方差-稳健的标准误。这是否改变了你的结论？
第6题
利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程
并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？
(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？
(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差
的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对
回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？
第7题
A.真实世界研究是一种具体研究设计
B.真实世界研究可以替代传统临床试验用于药品评价
C.使用常规收集医疗数据的研究可以申请豁免知情同意
D.不同的研究问题采用的设计和统计方法不同
第9题
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？
(ii)利用1990年和1993两年的数据， 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释？
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) ， 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关， 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟， △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归， 看它们是否充分相关：解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ， 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化？
第10题
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
第11题
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，θt无非表示不同年份的截距，而ai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。
