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[单选题]
构件组装模型包含了（)很多特征,它本质上是演化的,支持迭代的软件开发方法
A.瀑布模型
B.螺旋模型
C.喷泉模型
D.快速原型
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A.瀑布模型
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C.喷泉模型
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更多“构件组装模型包含了()很多特征,它本质上是演化的,支持迭代的…”相关的问题
A.新服务概念
B.新的顾客界面
C.新服务传递系统
D.技术
A.包含了基金的投资范围，投资策略和投资限制
B.包含了过去9个月的基金产品业绩
C.包含了基金产品的预期收益模型
D.包含了基金的管理团队信息
A.RB预留
B.无线增强
C.载波融合
D.频率专用
不包含或只包含了一小部分概念或规则的主要属性和关键特征，传递了最有利于辨别的信息的例子是
【 】
A．正例
B．反例
C．直观材料
D．高级概念
A、ServiceProfile
B、ServiceModel
C、ServiceGrounding
D、ProcessModel
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β0+β1inc+β2age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H0:β2＞1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？
薪水信息和职业统计。
(i)估计一个将每场得分(points)与加入联盟年数(exper)、年龄(age)、大学期间打球年数(coll)相联系的模型。包含一个exper的二次项，其他变量都应该以水平值形式加入模型。按照通常的格式报告结果。
(ii)保持大学打球年数和年龄不变，从加入联盟的第几个年份开始，在NBA打球的经历实际上将降低每场得分？这讲得通吗？
(iii)你为什么认为coll具有负系数，而且统计显著？(提示：NBA运动员在读完大学之前被选拔出，甚至直接从高中选出。)
(iv)有必要在方程中增加age的二次项吗？一旦控制了exper和coll之后，这对年龄效应意味着什么？
(v)现在将log(wage)对points，exper，exper2，age和coll回归。以通常的格式报告结论。
(vi)在第(v)部分的回归中检验age和coll是否联合显著。一旦控制了生产力和资历，这对考察年龄和受教育程度是否对工资具有单独影响这个问题有何含义？
