判断字符型变量c的值是否为大写英文字母的表达式是（）

A、检验回归系数b是否等于0

B、判断回归方程代表实测值的好坏

C、推断两变量间是否存在直线依存关系

D、确定回归方程的似合优度

E、检验两总体回归系数是否相等

A.3

B.-3

C.9

D.15

医生研究某药对甲型肝炎的疗效，以是否治愈为观察指标，属

A.离散型变量

B.连续型变量

C.二分类变量

D.多分类变量

E.有序变量

A、Ctrl键

B、shift键

C、NumLock键

D、CapsLock键

E、Alt键

A.用户名中一般不允许出现中文

B.用户名可以是任意字符

C.用户名一般由大小写英文字母和数字组成

D.用户名不能有空格

E.用户名必须是英文字母

A.拟分析的变量

B.变量变化的范围

C.研究结果的应用价值

D.研究结果是否真实可靠

E.研究结果的实用性

使用CARD.RAW中的数据。

(i)教材表15-1中，教育回报的IV和OLS估计值之间的差异从经济学的角度来说是重要的。从教材(15.32)中得到约简型残差v。(回归中包含的其他变量可参见教材表15-1。)用这些来检验educ是否外生;也就是说，判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。

(ii)增添nearc2作为工具，用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗？

(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。

A.分布末端有不确定值

B.小样本、偏态分布的数值型变量

C.小样本、组间方差不齐的数值型变量

D.有序分类变量

E.以上均适宜

医生观察某药对高血压的降压水平，其观察值属

A.离散型变量

B.连续型变量

C.二分类变量

D.多分类变量

E.有序变量

在近来的一篇论文中，埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab，1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见，令college为二值变量，如果读大学则等于1，否则为0。令CahHS也为二值变量，如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是：

college=β₀+β₁CathHS+其他因素+u

其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。

(i)为什么CathHS可能与u相关？

(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么，以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值？

(iii)令CathRel为二值变量，若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验？

(iv)不足为奇，作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗？