题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在与自己的兴趣与需求关系不太密切的领域，采取什么学习方法进行较单纯的连通（)
A.关联主义
B.新建构主义
C.探讨式学习
D.深入研究的方法
E.以上都不对
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A.关联主义
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C.探讨式学习
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A.把个人利益置于首位，过于看重眼前的既得利益
B.固执己见，不肯定或参考别人的意见
C.遇到挫折也不愿求助他人，而是默默地独自忍受
D.以自己的需求与兴趣为中心
A.针对特定顾客的个性化需求，在领域服务系统的基础上加以配置和调整，即可得到相应的服务系统
B.设计、开发、管理服务构件
C.针对某一领域的群体顾客需求来建立领域模型和领域服务系统，识别可复用服务构件，并在其中嵌入一组可配置参数使其具备较高的适应性
D.建立服务业务模型与服务构件之间的关联关系，支持业务模型到服务构件的直接映射
A.构成奸淫幼女罪
B.构成强奸罪
C.情节显著轻微、危害不大。不认为是犯罪
D.构成猥亵儿童罪
利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中，θt意味着，我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程，注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10，估计fare提高了多少个百分点？
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么？它为什么可能不太可靠？如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件，求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较，并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是，dist取何值时，log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示：首先计算log(dist)的转折点，然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗？
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化？
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少？它为何与RE估计值相当类似？(提示：RE估计的入是多少？)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗？
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗？最佳估计值是什么？
