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更多“如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中“一个树模型可比一般…”相关的问题
A.教师给予学生的角色既可以是程序性的，如计时员、联络员，也可以是认知性的，如提问者、总结员等
B.教师需要详细地向学生介绍每个角色的任务与工作
C.教师为小组成员设置角色应综合考虑任务的性质、小组活动的目标、教学活动设计、对小组行为的期待等多方面要素
D.在一个小组内，成员的角色越多越好
E.小组中的角色应该是固定不变的，具有一定的稳定性
F.“角色”只适用于相对复杂的学习任务，如基于项目的学习，而不适合于一些简单的、高度结构化的学习任务
A.敏感性分析是投资项目评价中常用的一种研究不确定性的方法
B.敏感性分析主要包括最大最小法和敏感程度法两种分析方法
C.敏感性分析是一种常用的风险分析方法，但计算过程复杂
D.在进行敏感性分析时，只允许一个变量发生变动，而假设其他变量保持不变
A.消费者属于高度介入购买者，并且了解现有品牌之间存在的显著差异
B.消费者高度介入某项购买，但他看不出各品牌有何差异
C.消费者低度介入和在品牌没有什么差异的情况下购买
D.消费者低度介入，品牌之间有着显著的差异，此时可看到消费者经常转换品牌
式中：T≥0为时滞常数。在Matlab中提供了命令dde23来直接求解时滞微分方程。其调用格式为801=dde23(ddefun，lags，history，tspan，options)，
其中，ddfun为描述时滞微分方程的函数;lags为时滞常数向量;history为描述t≤to时的状态变量值的函数;tspan为求解的时间区间;options为求解器的参数设置。该函数的返回值sol是结构体数据，其中sol.x成员变量为时间向量l，sol.y成员变量为各个时刻的状态向量构成的矩阵，其每一个行对应着一个状态变量的取值。求解如下时滞微分方程组：
已知，在i≤0时，x(t)=5，x2(t)=0，x(1)=1，试求该方程组在[0，40]上的数值解。
A、年龄和性别
B、怀疑的混杂因素
C、与研究的暴露变量高度相关的因素
D、当前研究中无需再分析其与疾病关系的因素
E、与研究的暴露和结局变量存在一定的相关性，且不是待检验因果通路的一个中间环节
A.尽量使用实数优化，减少整数约束和整数变量
B.尽量使用光滑优化，减少非光滑约束的个数
C.尽量使用非线性模型，减少线性约束和线性变量的个数
D.模型中使用的参数数量级要适当
(i) 如果你利用一个容量为n的随机样本进行score。对voucheri的简单回归， 那么， 普通最小二乘估计量能给出教育券项目影响的一个无偏估计量吗？
(ii)假设你还可以搜集到一些诸如家庭收入、家庭结构(比如孩子是否与双亲住在一起)和父母的受教育水平等背景信息。为了得到教育券项目影响的无偏估计量，你需要控制这些因素吗？请解释。
(iii)你为什么应该在回归中包含这些家庭背景变量？有没有你不包含这些背景变量的情况呢？
利用CEMENT.RAW中的数据。
(i)将水泥价格月增长率(gprc)作为供给数量增长率(gce)函数，写出静态供给函数是
其中，gprcpet(汽油价格上涨率)被假定为外生变量，而feb，···，dec为月度虚拟变量。你预期a1和β1的符号是什么？用OLS估计这个方程。供给函数向上倾斜吗？
(ii)变量gdefs是美国真实国防支出的月增长率。gdefs要作为gcem的一个好的工具变量，你需要对它做什么假定？检验gcem是否与gdefs偏相关。(不用担心约简型中可能的序列相关。)你能用gdefs作为估计供给函数中的一个Ⅳ吗？
(iii)谢伊(Shea，1993)认为建住宅楼的产出增长率(gres)和非住宅楼的产出增长率(gnon)是gcem的有效工具变量。其思想是，存在一些应该与供给误差项u，大致无关的需求移动因子。检验gcem是否与gres和gnon偏相关;同样不用担心约简型中的序列相关。
(iv)利用gres和gnon作为gcem的工具变量估计供给函数。你对水泥的静态供给函数得到什么结论？[动态供给函数显然是向上倾斜的;参见Shea(1993)。]
