题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
基于结构化思考，我们可以借助如下的模型进行高效思考（)。
A.时间模型
B.结构模型
C.5W2H
D.SWOT
E.波士顿矩阵
F.波特五力模型
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更多“基于结构化思考，我们可以借助如下的模型进行高效思考()。”相关的问题
A、通过基于个人偏好的结构化搜索，得到可操作的、少量的备选职业。
B、基于对所有合适选择的评估和比较，挑选出适合自己的职业选择。
C、通过收集非结构化信息，考察职业核心因素与个人偏好的相符程度
D、列出职业选择方案并进行方案的可能性评价，认识不成功的风险
如果我们想要考核被试者的经验，可以采取以下哪种方法()
A行为事件结构化面试
B开放式案例书面测评
C圈子选择
D管理游戏
(i)对于如下简单回归模型：
(ii)现在检验模型
。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。
(iv)如果price的方差随着assess，sqrft，lotsize或bdrms而变化，你对第(iii)部分的F检验有什么看法？
A.帮助我们关注数据的细节，可以获知个体信息
B.帮助我们从不同维度观察汇总数据
C.帮助我们回答决策/预测层次的问题
D.借助AI、机器学习等方法由计算机从数据中自动揭示事物规律
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？
利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u，并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=train78.)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。
