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[主观题]

有人说:电离辐射生物效应中的随机效应,无非就是有或者无,全凭个人运气——运气好的人接受再多剂量照射也不会引发癌症、染色体畸变;运气不好,剂量很少也会产生上述不良后果。从这点意义上来说,对于随机效应来讲,防护不防护都没有什么意义。 请同学们结合所学知识,分析一下上述观点是否正确。(陈述观点并举证)

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更多“有人说:电离辐射生物效应中的随机效应,无非就是有或者无,全凭个人运气——运气好的人接受再多剂量照射也不会引发癌症、染色体畸变;运气不好,剂量很少也会产生上述不良后果。从这点意义上来说,对于随机效应来讲…”相关的问题

第1题

把交互项unionit·t添加到教材表14-2所估计的方程中,看看工资增长是否与会员身份有关。同时用随机和固定效应方法估计方程并比较其结果。

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第2题

简述影响辐射生物效应的生物因素。

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第3题

生物种群密度增加引起种群内部的变化,使出生率、死亡率等种群参数变化,影响生物的作用是()。A.内禀

生物种群密度增加引起种群内部的变化,使出生率、死亡率等种群参数变化,影响生物的作用是()。

A.内禀效应

B.互补效应

C.他感效应

D.密度效应

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第4题

棘轮,在周期力的作用下能产生单向运动。如用改锥连续拧带棘齿的螺丝钉,螺丝钉就会不断向深处钻。这
是向一侧倾斜的一圈棘齿产生的效应。

量子棘轮,通过一个振荡信号或随机变化信号可以实现对电子运动方向的控制,使它们完成有用运动。在量子棘轮的研究领域居领先地位的德国科学家彼得?亨吉和他的同事认为,电子像人们预计的那样自动远离电路负极的时代很快就要结束。亨吉兴奋地说:“你可以让电子转圈运动,或上下运动,还可以让它爬坡。”

量子棘轮能使电子在没有有向电压的环境中来回运动。这意味它能够利用没有电线连接的电子设备指挥电子随意分流在不同的电器元件间跳跃。随意分流的单个电子可用来储存量子信息。经过专门设计的电路块则成为构建新一代量子计算机的逻辑门。

在低温下,处于电子通道槽底部的电子无法逾越槽两侧的壁垒,经典物理学认为,这些电子将被永久俘获。然而根据量子理论,这些电子是能逃逸的。电子是一种概率波,没有明确的方位,存在逃到势能壁垒之外的小概率。它可以从两个方向贯穿棘齿型槽,如果“壁垒”极薄,贯穿概率便会大大提高。这一理论,日前已被科学家的实验证实。他们还指出,由于电子携带热量,量子棘轮也许可用做热力泵,给芯片的微元件降温。对量子棘轮的研究可能有助于人体分子马达的研究。我们身体的肌肉就是大批协调运作的分子马达,它们吸收体内化学反应释放的无方向能量,并发挥棘轮效应,否则能量之于人体便是无效的。当然,分子马达不等同于量子棘轮。

另据报道:在量子世界运作的棘轮,不久将用于电子设备中。生物学家正在研制量子锯齿沟槽,用以分割不同重量的脱氧核糖核酸片段。

下列有关“量子棘轮”的说明,不正确的一项是()

A.借助无有向电压的电子设备可使电子定向分流

B.具有转圈、上下乃至爬坡等多种电子运动形式

C.通过特定信号控制电子的流向以完成有用运动

D.将促进物理学、生物化学等学科的研究与发展

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第5题

停药后血药浓度已降至最低有效浓度以下时残存的生物效应是()

A.停药综合征

B.毒性作用

C.后遗效应

D.特异质反应

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第6题

在学年开始时,实验者测试了所有儿童的智商,然后从每班随机抽取几名儿童,告诉他们的班主任这些儿童“智力超常”。学年结束时,再对所有儿童进行同样的测试,发现“智力超常”儿童智商分数提高的幅度明显超过其他儿童。这种现象称为( )。

A.罗森塔尔效应

B.安慰剂效应

C.反应定势

D.肯定偏向

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第7题

急性脑梗死发病8~24小时内,病变区常见CT表现为:()A、高密度,边界不清,无明显占位效应B、低密度,

急性脑梗死发病8~24小时内,病变区常见CT表现为:()

A、高密度,边界不清,无明显占位效应

B、低密度,边界清楚,轻微占位效应

C、低密度,边界不清,轻微占位效应

D、等密度,占位效应明显

E、混杂密度,占位效应不明显

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第8题

与WCDMA系统相比,TD-SCDMA系统规划具有以下特性:()

A.小区呼吸效应明显

B.小区呼吸效应不明显

C.与覆盖紧密无关联

D.与覆盖紧密关联

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第9题

下列哪项表述是正确的()。

A.保险具有万能

B.保险是一种看跌的期权,利用杠杆效应,让家庭生命周期和经济周期相适应

C.保险不能转移风险

D.保险无保障性

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第10题

男,4岁,精神异常,CT示双侧枕叶低密度,边缘模糊,无增强,无占位效应,诊断A、结节性硬化B、中枢神经系

男,4岁,精神异常,CT示双侧枕叶低密度,边缘模糊,无增强,无占位效应,诊断

A、结节性硬化

B、中枢神经系统海绵状变性

C、病毒性脑炎

D、脑梗死

E、肾上腺脑白质营养不良

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第11题

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

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?

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