你平均每周花在电脑上的时间有多长（）

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.1小时以内

B.1～2小时

C.2～4小时

D.4小时以上

A.构思

B.吃饭

C.聊天

D.应酬

A.几乎没有

B.30分钟—1小时

C.1—2小时

D.2—3小时

E.3小时以上

利用SLEEP75.RAW中的数据

变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数，totwork是每周花在工作上的总分钟数，educ和age则以年为单位，而male是一个性别虚拟变量。

(i)所有其他因素不变，有没有男性比女性睡眠更多的证据？这个证据有多强？

(ii)工作与睡眠之间有统计显著的取舍关系吗？所估计的取舍关系是什么样的？

(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个原假设，你还需要另外做什么回归？

A.手机游戏（App游戏）

B.主机游戏（如PS5/PS4/任天堂Switch/Xbox等）

C.STEAM游戏以及其他电脑客户端游戏

D.我平均每天玩游戏不超过半个小时

A.不到1小时

B.1～2小时

C.2～4小时

D.4小时以上

A.1h左右

B.2h左右

C.3h左右

D.4h及以上

A.1小时以内

B.1-2小时

C.2-3小时

D.3小时以上

稳定期企业的HR应该做的就是把大部分的时间花在渠道维护上而不是开发上。()

A.称职者

B.能力强

C.表达能力强