基于结构化思考，我们可以借助如下的模型进行高效思考（)。

A、通过基于个人偏好的结构化搜索，得到可操作的、少量的备选职业。

B、基于对所有合适选择的评估和比较，挑选出适合自己的职业选择。

C、通过收集非结构化信息，考察职业核心因素与个人偏好的相符程度

D、列出职业选择方案并进行方案的可能性评价，认识不成功的风险

如果我们想要考核被试者的经验，可以采取以下哪种方法()

A行为事件结构化面试

B开放式案例书面测评

C圈子选择

D管理游戏

(i)对于如下简单回归模型：

(ii)现在检验模型。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。

(iv)如果price的方差随着assess，sqrft，lotsize或bdrms而变化，你对第(iii)部分的F检验有什么看法？

决策能力是理性分析思考和判断的能力，除了依靠数据和事实，还要借助直觉和感觉。()

A.帮助我们关注数据的细节，可以获知个体信息

B.帮助我们从不同维度观察汇总数据

C.帮助我们回答决策/预测层次的问题

D.借助AI、机器学习等方法由计算机从数据中自动揭示事物规律

假设你对估计大学一年级每周花在学习上的小时数(study)对平均成绩(gpa)的影响感兴趣。

(i)在这样的上下文中需要一个什么样的控制实验？这样的实验看起来是否可行？

(ii)考虑一个更加实际的情形，即由学生选择每周在学习上花多少时间，而你只能随机地从总体中抽出gpa和study两个变量(在一年的学习结束后)。将总体模型写作如下形式：gpa=β₀+β₁study+u。其中，与通常带截距的模型一样，我们可以假设E(u)=0。列举至少两个u中包含的因素。这些因素是否与study成正相关或负相关？

(iii)如果上一问的等式中的因果关系成立，那么在(ii)的方程中，β₁的符号应该是正还是负？

(iv)在(ii)的方程中，β₀该如何解释？

A.SGML

B.SGNL

C.SMNL

D.SLMG

利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型re78=β₀+β₁train+u，并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=train78.)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。