在同一抽样方案下，对某一总体参数θ，如果有两个无偏估计量<ruby>θ<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;letter-spacing:0px">∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>和<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>，由于样本的随机性，<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>的可能样本取值较<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更密集在总体参数真值θ附近，人们会认为<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>比<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更（）。 A: 无偏 B: 一致 C: 随机 D: 有效
在同一抽样方案下，对某一总体参数θ，如果有两个无偏估计量<ruby>θ<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;letter-spacing:0px">∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>和<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>，由于样本的随机性，<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>的可能样本取值较<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更密集在总体参数真值θ附近，人们会认为<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>1</sub>比<ruby>θ<rp>(</rp><rt>∧</rt><rp>)</rp></ruby><sub>2</sub>更（）。 A: 无偏 B: 一致 C: 随机 D: 有效
在自由基聚合反应中，当单体自由基形成反应为引发反应控制速率步骤时( )。 A: Rp∝[M]1～1.5 B: Rp∝[M]1.5 C: Rp∝[M]1.5～2 D: Rp∝[M]1
在自由基聚合反应中，当单体自由基形成反应为引发反应控制速率步骤时( )。 A: Rp∝[M]1～1.5 B: Rp∝[M]1.5 C: Rp∝[M]1.5～2 D: Rp∝[M]1
在2*2*1模型中，相对价格（PX/PY）等于
在2*2*1模型中，相对价格（PX/PY）等于
在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使（）。 A: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝最小值 B: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">＿</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝最小值 C: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝0 D: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">＿</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝0
在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使（）。 A: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝最小值 B: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">＿</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝最小值 C: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">∧</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝0 D: ∑（Y－<ruby>Y<rp>(</rp><rtstyle="font-size:7px;layout-grid-mode:line">＿</rt><rp>)</rp></ruby>）<sup>2</sup>＝0
计算[tex=5.286x1.214]pX1JkySpZf7rp2fBjoRs/l4V8BoUFQ8wJzfrA6KuY1k66zCfdxorCNRWfVP8F7aQ[/tex]
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发卡行、收单行及银联利润分成的比例是（） A: 7：2：1 B: 2：7：1 C: 7：1：2 D: 2：1：7
发卡行、收单行及银联利润分成的比例是（） A: 7：2：1 B: 2：7：1 C: 7：1：2 D: 2：1：7
已知在等产量曲线的某一点上,以生产要素X替代Y的边际技术替代率是2,这意味着()。 A: MPx/MPy=2 B: MPx/MPy=1/2 C: Px/Py=2 D: Px/Py=1/2
已知在等产量曲线的某一点上,以生产要素X替代Y的边际技术替代率是2,这意味着()。 A: MPx/MPy=2 B: MPx/MPy=1/2 C: Px/Py=2 D: Px/Py=1/2
【计算题】已知效用函数U=XY,Px=2,Py=1,收入I=40。求当Px由2降到1时的价格效应、替代效应和收入效应
【计算题】已知效用函数U=XY,Px=2,Py=1,收入I=40。求当Px由2降到1时的价格效应、替代效应和收入效应
以下代码输出的结果是 s = ['a', 'b'] s.append([1, 2]) s.insert(1, 7) print(s) A: ['a', 7, 'b', 1, 2] B: [[ 1 , 2] , 7 , 'a' , 'b' ] C: [1 , 2 , 'a' ,7 , 'b' ] D: ['a', 7, 'b' , [ 1 , 2 ]]
以下代码输出的结果是 s = ['a', 'b'] s.append([1, 2]) s.insert(1, 7) print(s) A: ['a', 7, 'b', 1, 2] B: [[ 1 , 2] , 7 , 'a' , 'b' ] C: [1 , 2 , 'a' ,7 , 'b' ] D: ['a', 7, 'b' , [ 1 , 2 ]]
用某种方法排序，调整序列如下，所选排序方法为（ ）。7 4 2 8 1 0 6 30 4 2 8 1 7 6 30 1 2 8 4 7 6 30 1 2 8 4 7 6 30 1 2 3 4 7 6 80 1 2 3 4 7 6 80 1 2 3 4 6 7 80 1 2 3 4 6 7 8
用某种方法排序，调整序列如下，所选排序方法为（ ）。7 4 2 8 1 0 6 30 4 2 8 1 7 6 30 1 2 8 4 7 6 30 1 2 8 4 7 6 30 1 2 3 4 7 6 80 1 2 3 4 7 6 80 1 2 3 4 6 7 80 1 2 3 4 6 7 8