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[主观题]
“图书在版编目数据”检索数据部分中的“IV•分类号”是根据出版物的（)按《中国图书馆分类法》的基本大类标引的类目。
A.主题
B.内容的学科属性
C.名称
D.出版日期
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更多““图书在版编目数据”检索数据部分中的“IV•分类号”是根据出版物的（)按《中国图书馆分类法》的基本大类标引的类目。”相关的问题
第2题
A.读秀可以同时检索到超星、馆藏检索系统的数据,并告诉读者是否有纸质图书和电子书
B.读秀不能检索到馆藏纸质图书的情况
C.馆藏检索系统可以检索超星的电子图书
D.三个检索系统是各不相干的 答案: A
第3题
在tushu数据库中建立“图书”表(表3-7)和“借还记录”表(表3-8)。
| 表3-7 图书表的表结构 | ||||||
| 字段名称 | 数据类型 | 说明 | 字段大小 | 标题 | 必填字段 | 输入法模式 |
| tsm | 文本 | 记录图书称 | 50 | 书名 | 是 | 开启 |
| isbn | 文本 | 用于同版同名书的 统计 | 13 | 书籍条形 码 | 是 | 关闭 |
| isbn | 文本 | 用于同版同名书的 统计 | 13 | 书籍条形 码 | 是 | 关闭 |
| flh | 文本 | 用于图书分类 | 1 | 图书分类 | 是 | 关闭 |
| cbs | 文本 | 出版社 | 30 | 出版社 | 否 | 开启 |
| zzxm | 文本 | 作者姓名 | 16 | 作者 | 否 | 开启 |
| jianjie | 文本 | 该书内容简介 | 100 | 简介 | 否 | 开启 |
| jiage | 货币 | 记录该书的价格 | 货币 | 价格 | 否 | |
| sjh | 文本 | 记录该书存放位置 | 6 | 书架号 | 是 | 否 |
| djrq | 日期/时间 | 登记日期 | 短日期 | 登记日期 | 否 | 关闭 |
| sfjc | 是/否 | 是否借出 | 是/否 | 是否借出 | 否 |
| 表3-8 借还记录表的表结构 | ||||||
| 字段名称 | 数据类型 | 说明 | 字段大小 | 标题 | 必填字段 | 输入法模式 |
| txm | 文本 | 图书条形码，每本书 的唯一标示；与图书 表中tsgtm字段对应 | 7 | 图书 条形码 | 是 | 关闭 |
| isbn | 文本 | 用于同版同名书的 统计 | 13 | 书籍 条形码 | 是 | 关闭 |
| jszh | 文本 | 与读者表是jszh对应 | 12 | 借书证号 | 是 | 关闭 |
| jh | 文本 | 记录此次操作是借 书、还书或续借 | 4 | 借/还 | 否 | 开启 |
| jhrq | 日期/ 时间 | 借/还/续借日期 | 短日期 | 借/还日期 | 是 | 关闭 |
将“借还记录”表中的“txm”字段的查阅列设置为“图书”表中的“tsgtm”字段。
说明：“图书”表中的“tsgtm”字段与“借还记录”表中的“txm”字段都是指图书的唯一标识编号。“借还记录”表中的“txm”字段应依附于“图书”表中的“tsgtm”字段。如果将“借还记录”表中的“txm”字段的查阅列设置为“图书”表中的“tsgtm”字段。一来可以简化操作，二来可以保证数据的一致性和完整性，杜绝错误数据的输入。称“借还记录”表为查阅表， “图书”表为被查阅表。
第8题
(i)令yt代表真实个人可支配收入。用直至1989年的数据估计如下模型：
并用通常的格式报告结果。
(ii)用第(i)部分估计的方程预测1990年的y。预测误差是多少？
(iii)用第(i)部分估计的参数，计算20世纪90年代提前一期预测值的MAE。
(iv)把yt-1从方程中去掉后，计算相同时期内的MAE。在模型中包含yt-1更好些吗？
第9题
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4，并检验这些滞后的联合显著性。
(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。
(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。
第10题
利用CONSUMP.RAW中的数据。
(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。
(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？
(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？
第11题
本题使用INJURY.RAW中的数据。
(i) 使用肯塔基州的数据， 增加male， married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
