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[单选题]
辐射观测数据（R文件)中日落后的23时总辐射曝辐量应该录入（)。
A.“.”(1个半角小数点)
B.“...”(3个半角小数点)
C.“....”(4个半角小数点)
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A.总辐射最大辐照度大于2kW/㎡
B.总辐射最大辐照度小于2kW/㎡
C.散射辐射数值小于总辐射数值
D.日总辐射量大于可能的日总辐射量
E.日总辐射量小于可能的日总辐射量
A.变量
B.个体
C.数据阵
D.数据单元
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A.造价八百万元以上或跨径50米以上桥梁
B.造价一千万元以上或跨径50米以上桥梁
C.造价一千万元以上或跨径40米以上桥梁
D.造价一干五百万元以上或跨径50米以上桥梁
(i)考虑静态非观测效应模型
其中，enrolit表示学区总注册学生人数，lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明：若平均每个学生的真实支出提高10%，则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在，在模型中添加支出变量的一阶滞后，并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据，所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何？
(v)现在，求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响？
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验，验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验，模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗？
