题目内容
（请给出正确答案）
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为：
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗？
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk，.male的检验形式，并使用全部观测。该检验相关的df等于多少？在5%的显著性水平上，你应该拒绝这个虚拟假设吗？
(iii)现在，容许男性与女性存在不同截距，判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的？
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论，你最后将使用什么样的模型？
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本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧对立假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0：βlog(hseval)=0的双侧p值。
(iv) 在第(ii) 部分的回归中， log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
我们希望利用h(n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理，要求采用重叠保留法通过DFT(即FFT)来实现。所谓重叠保留法，就是对输入序列进行分段(本题设每段长度为M=100个采样点)，但相邻两段必须重叠V个点，然后计算各段与h(n)的L点(本题取L=128)循环卷积，得到输出序列ym(n)，m表示第m段循环卷积计算输出。最后，从ym(n)中选取B个样值，使每段选取的B个样值连接得到滤波输出y(n)。 (1)求V；(2)求B；(3)确定取出的B个采样应为ym(n)中的哪些样点。
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。
(i)考虑一个标准的工资方程
表述虚拟假设：多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。
(ii)在5%的显著性水平上，相对于双侧对立假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么？
解题思路：本题就是在一个二叉链表中查找指定的结点x的过程。可以利用二叉树的任意一种遍历方法进行查找。这里利用先序遍历方法，首先判断当前结点是否是要查找的结点，如果是，则查找成功，返回结点的地址；如果不是，则分别到它的左子树和右子树中进行查找。
采用谎称有奖的方式进行有奖销售
采用故意让内定人员中奖的方式进行有奖销售
利用有奖销售的手段推销质次价高的商品
抽奖时附奖销售的最高奖金金额达到4000元
,若要直接把相互卷积的信号x1(n)与x2(n)分开将遇到困难.但是,对于两个相加的信号往往容易借助某种线性滤波方法使二者分离.图8-5示出用同态滤波解卷积的原理框图,其中各部分作用如下:(1)D运算表示将x(n)取z变换、取对数和逆z变换,得到包含x1(n)与x2(n)信息的
相加形式.
(2)L为线性滤波器,容易将两个相加项分离,取出所需信号.
(3)D-1相当于D的逆运算,也即取z变换、指数以及逆z变换,至此,可从x(n)中按需要分离出x1(n)或x2(n)完成解卷积运算.
试写出以上各步运算的表达式.
