Meta分析时，固定效应模型和随机效应模型有什么不同？如果研究间有异质性，应如何处理？

关于meta分析，以下（）说法不正确。

对连续型变量资料的meta分析，如果各纳入研究的测量单位不同，应采用（）作为效应合并指标。

Sewell与Shan对Wisconsin州的10 317名高中生是否计划上大学的一项调查，调查变量包括家庭的社会经济地位（socioeconomic status，低/中低/中高/高）、智力水平（intelligence，低/中下/中上/高）、是否计划入学（plan college，是/否）、性别（sex，男/女）和父母重视鼓励程度（parental encouragement，低/高）。5个变量分别以T、I、P、S、E表示，构成4×4×2×2×2的高维表，见表。试分析与“是否计划入学”有关的因素。

据表提供的数据信息可以构建一棵决策树，请利用最大信息增益方法写出如何选出根结点中用于分割的特征。

对识别的模型作参数估计。

系数（）可以使指数平滑的预测结果跟踪序列发生新变化的效果最佳。

对于高维列联表，采用对数线性模型比分层分析有什么优点？

Meta分析中，如果异质性检验不拒绝H0，一般采用（）进行效应合并。

这个序列是否为平稳序列？