题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
当求最大化的线性规划模型增加一个变量（可以考虑生产一种新产品)，其最优值一定不会（)。
A.下降
B.增加
C.与原最优值相等
D.以上均不正确
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题目内容
（请给出正确答案）
A.下降
B.增加
C.与原最优值相等
D.以上均不正确
答案
更多“当求最大化的线性规划模型增加一个变量(可以考虑生产一种新产品)，其最优值一定不会()。”相关的问题
第2题
为了检验抵押贷款市场中的歧视，可使用一个线性概率模型：
(i)如果对少数民族存在歧视，并控制了适当的因素，那么，的符号是什么？
(ii)将qpxe对white做回归，并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗？它实际上大吗？
(iii)作为控制因素，增加变量hrat，obrat，loanprc，unem,male,married，dep，sch，cosign，chist，pubrec，mortlatl，mortlat2和vr。white的系数会有什么变化？仍有对非白人存在歧视的证据吗？
(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗？
(v)利用第(iv)部分的模型，当债务负担达到样本均值obrat=32时，作为白人对贷款许可的概率有多大的影响？构造这种影响的一个95%的置信区间。
第3题
考虑下面的联立方程模型：
，其中P和Q是内生变量，X是外生变量，u是随机误差项。
(1)求简化形式回归方程;(2)判定哪个方程是可识别的(恰好或过度);
(3)对可识别方程，你将用哪种方法进行估计，并简述基本过程。
第5题
以下哪项技术可以使拥有有限资源的制造商实现利润最大化？
A.德尔菲法
B.指数平滑法
C.回归分析法
D.线性规划
第6题
某线性规划问题用单纯形法迭代时，得到其中一步的单纯形表如表所示。已知该线性规划的目标函数为max z=10x1+4x2，约束条件形式为≤，其中单纯形表中x3，x4为松弛变量，表中解带入目标函数之后得z=28。 迭代 次数 基变量 cB x1 x2 x3 x4 b 10 4 0 0 ... ... ... ... ... ... ... n x3 0 8 b 1 1 12 x2 4 a c e g h cj-zj -18 d f -4 (1)求a 到 h 的值； (2)表中给出的解是否为最优解？
第7题
(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？
第8题
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。
第9题
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
第10题
A.线性规划
B.最小二乘法
C.微积分运算
D.积分运算
第11题
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii) 现在， 针对模型
在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
