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[单选题]
以太网帧的类型值为（)时表示数据部分是IP数据报。
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(i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程(12.48)。令ht表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值)。有多少个ht是负的？
(ii)在教材(12.48)中增加returni-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗？
(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计教材(12.47)。将βt的估计值与教材方程(11.16)中的对应结果进行比较。
(iv)现在用WLS估计教材方程(12.47)，并用教材(12.51)中估计的ARCH模型求出ht这时，你的结果与(iii)中的结果是否相同？
用到SMOKE.RAW中的数据。
(i)估计抽烟影响年收入(可能通过因病损失的工作日或生产力效应)的一个模型是
其中，cigs表示平均每天抽烟的数量。你如何解释民？
(ii)为了反映香烟消费可能与收入同时决定，一个香烟需求方程是
其中，cigpric表示每包香烟的价格(美分)，而restaurn表示一个二值变量，并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的，那么你预期y5和y6具有什么样的符号？
(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别？
(iv)用OLS估计收入方程并讨论p，的估计值。
(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。)log(cigprc)和restaurn在约简型中显著吗？
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论的估计值与OLS估计值的比较。
(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗？
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按通常的格式报告你的结果，包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000，sqrft=2300和bdrms=4时，求出预测价格，将这个价格四舍五入到美元。
(ii)做一个回归，使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意，由于四舍五入的误差，你的预测将多少有些不同。
(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间，并对这个置信区间的宽度进行评论。
问题描述:给定一个赋权无向图G=(V,E),每个顶点
都有权值w(v).如果
,且对任意(u,V)∈E有u∈U或v∈U,就称U为图G的一个顶点覆盖.G的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖.
算法设计:对于给定的无向图G,设计一个优先队列式分支限界法,计算G的最小权顶点覆盖.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有2个正整数n和m,表示给定的图G有n个顶点和m条边,顶点编号为1,2,...,n.第2行有n个正整数表示n个顶点的权.接下来的m行中,每行有2个正整数u和v,表示图G的一条边(u,v).
结果输出:将计算的最小权顶点覆盖的顶点权值和以及最优解输出到文件output.txt.文件的第1行是最小权顶点覆盖顶点权之和;第2行是最优解xi(1≤i≤n),xi=0表示顶点i不在最小权顶点覆盖中,xi=1表示顶点i在最小权顶点覆盖中.
【问题1】在SDH光传送网中，数据信号将依次进入多级基本单元，这些基本单元按照速率从低到高依次为：容器、（1） 、（2） 、支路单元组、管理单元、（3） 、（4） ；其中，（5）在SDH网络中始终保持完整不变，能够独立地在通道的任意一点进行插入、分出和交叉连接。 多业务传输平台（MSTP）是在SDH基础上发展而来，而通用成帧规程（GFP）是其中很重要的封装技术之一。GFP的最大特点是有两种映射方式，使用（6）映射方式可高效地封装分组型业务，使用（7）映射方式可支持固定比特率业务， 【问题2】
（1）自动交换光网络（ASON）能够在ASON信令网控制下完成光传送网内的光网络连接以及自动交换。（）
（2）ASON定义了三种连接类型，其中最为灵活的是交换连接。交换连接的灵活性得益于新型管理平面对通信终端系统请求的快速响应。（）
（3）光时域反射仪（OTDR）通过测量沿光纤返回的反向光功率可以获得入射光沿光纤传输路径的损耗特性。（）
（4）弹性分组环（RPR）技术是一种基于以太网或者SDH的分组交换机制；它将路由选择和数据转发分开，且通常只在网络边缘分析IP包头，提高了交换处理能力，改善了网络能。（）
【问题3】
已知某单模光纤的工作波长为1550nm，传输长度为30km，光发送机的输出光功率为0dBm，其传输损耗为0.2dB/km，仅考虑光纤传输损耗的情况下，光接收机的接收光功率是多少？
A.用科学计数法表示
B.当右边的单元格为空，则跨列显示
C.当右边的单元格不空，则只显示数据的前半部分
D.当右边的单元格不空，则只显示数据的后半部分
令d表示一个(二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型
这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化，所以取误差为u=0。于是，当d=0时，我们可以把y和z之间的关系写成函数f0(z)=β0+β1z.当d=1时，同样写出y和z之间的关系，其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。
其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程，求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程，女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗？请解释。
