假设消费者的效用函数为 [tex=9.0x1.571]v5DmBuDmX4BU4Nfr8adez8SalLkZtDqbYuQQQCfdLk0VCUQFgVoNmlRCVX0RoLCk[/tex] ，同时消费者所面临的商品空间由商品 x 和商品 y 构成。在二维的商品空间中, 如果我们以 y 的数量为纵轴，以 x 的数量为横轴，那么消费者在此商品空间中的无差异曲线的斜率为
未知类型：{'options': ['[tex=4.929x1.571]Hq5/YFqNRDBPH1IDZ1sX68TUGyuPtiwlNevm/46sFb0=[/tex]', '[tex=7.214x1.571]kGKnbuFKQZXf0edN1FuzjhEGJwfP+lSyGkbnXU+FYhtmM46UOlz8FY7zLgCo67TH[/tex]', '[tex=6.143x1.571]Hq5/YFqNRDBPH1IDZ1sX64qrrs14uxVad16UsZjJU6E=[/tex]', '[tex=8.929x1.571]kGKnbuFKQZXf0edN1Fuzjk+NYWWP3E3B5GPrvNi6fRNXeab4be3nnr6gGG4CKe2gWiWGqyok7LJ7H1FvEB+hjA==[/tex]'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['[tex=4.929x1.571]Hq5/YFqNRDBPH1IDZ1sX68TUGyuPtiwlNevm/46sFb0=[/tex]', '[tex=7.214x1.571]kGKnbuFKQZXf0edN1FuzjhEGJwfP+lSyGkbnXU+FYhtmM46UOlz8FY7zLgCo67TH[/tex]', '[tex=6.143x1.571]Hq5/YFqNRDBPH1IDZ1sX64qrrs14uxVad16UsZjJU6E=[/tex]', '[tex=8.929x1.571]kGKnbuFKQZXf0edN1Fuzjk+NYWWP3E3B5GPrvNi6fRNXeab4be3nnr6gGG4CKe2gWiWGqyok7LJ7H1FvEB+hjA==[/tex]'], 'type': 102}
举一反三
- 某消费者消费 X 和 Y 两种商品时,无差异曲线的斜率处处是 [tex=1.929x1.357]3msWtCKrFZNY/yAjjZifpw==[/tex],Y 是商品 Y 的消费量,X 是商品 X 的消费量。(1) 说明对X的需求不取决于 Y 的价格,X的需求弹性为1;(2) [tex=6.429x1.214]XKevyW/OrvV3REwq1rx3Hg==[/tex],该消费者均衡时的 [tex=3.357x1.214]GMyM2E+gu2/1gjL+nOMrNw==[/tex] 为多少?(3) 对 X 的恩格尔曲线形状如何?对 X 的需求收入弹性是多少?
- set1 = {x for x in range(10)} print(set1) 以上代码的运行结果为？ A: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10} C: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} D: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10}
- 某人对商品x的需求函数是[tex=5.214x1.214]0m6eBd5eyK0NjuxeKfwtIw==[/tex]，[tex=4.214x1.214]I717YsPbj8Rnym1v2XQ+sFNkUl7mqUsGwbjwjXmy2xc=[/tex]，这里[tex=0.571x1.0]Za328cIB4SeR7rrzY+MM5Q==[/tex]是[tex=0.571x0.786]ZSLOI4fiO1oAbVC5M8IVkA==[/tex]的价格。如果商品x 的价格是0.5元，那么他对商品x的需求价格弹性是 未知类型：{'options': ['-10', '- 1/5', '-1/10', '\xa0- 1/3'], 'type': 102}
- 假设消费者的效用函数为,同时消费者所面临的商品空间由商品x和商品y构成。在二维的商品空间中,如果我们以y的数量为纵轴,以x的数量为横轴,那么消费者在此商品空间中的无差异曲线的斜率为()。 /ananas/latex/p/461753
- 采用基2时间抽取FFT算法流图计算8点序列的DFT，第一级的数据顺序为 A: x[0],x[2],x[4],x[6],x[1],x[3],x[5],x[7] B: x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7] C: x[0],x[4],x[2],x[6],x[1],x[5],x[3],x[7] D: x[0],x[2],x[1],x[3],x[4],x[6],x[5],x[7]