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[主观题]

利用GPA2.RAW中的数据,可估计出如下方程: 变量sat是SAT的综合分数,hsize是以百人计的学生所在

利用GPA2.RAW中的数据,可估计出如下方程:

利用GPA2.RAW中的数据,可估计出如下方程: 变量sat是SAT的综合分数,hsize是以百人计

变量sat是SAT的综合分数,hsize是以百人计的学生所在高中毕业年级的学生规模,female是一个性别虚拟变量,而black是一个种族虚拟变量(黑人取值1,其他人则取值0)。

(i)有很强的证据支持模型中应该包括hsize”吗?从这个方程来看,最优的高中规模是什么?

(ii)保持hsize不变,非黑人女性和非黑人男性之间SAT分数的估计差异是多少?这个估计差异的统计显著性如何?

(iii)非黑人男性和黑人男性之间SAT分数的估计差异是多少?检验其分数没有差异的原假设,备择假设是他们的分数存在差异。

(iv)黑人女性和非黑人女性之间SAT分数的估计差异是多少?为了检验这个差异的统计显著性,你需要怎么做?

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更多“利用GPA2.RAW中的数据,可估计出如下方程: 变量sat是SAT的综合分数,hsize是以百人计的学生所在”相关的问题

第1题

利用GPA2.RAW中的数据。 (i)估计模型 其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式

利用GPA2.RAW中的数据。

(i)估计模型

其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗?

(ii)利用第(i)部分的估计方程,高中学校的“最优”规模是什么?说明你的答案。

(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗?请解释。

(iv)用log(sat)作为因变量,求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗?

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第2题

利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据,用OLS估计了如下方程: colgpa=1.392-0.0135hsperc+0.0

利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据,用OLS估计了如下方程:

colgpa=1.392-0.0135hsperc+0.00148sat

n=4137,R2=0.273

其中,colgpa以四分制度量,hsperc是在高中班上名次的百分位数(比方说,hsperc=5,就意味着位于班上前5%之列),而sat是在学生能力测验中数学和语言的综合成绩。

(i)为什么hsperc的系数为负也讲得通?

(ii)当hsperc=20和sat=1050时,大学GPA的预测值是多少?

(iii)假设两个在高中班上具有同样百分位数的高中毕业生A和B,但A学生的SAT分数要高出140分(在样本中相当于一倍的标准差),那么,预计这两个学生的大学GPA相差多少?这个差距大吗?

(iv)保持hsperc不变,SAT的分数相差多少,才能导致预测的colgpa相差0.50或四分制的半分?评论你的结论。

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第3题

利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据, 用OLS估计了如下方程:其中,colgpa以四分制度量,hsperc

利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据, 用OLS估计了如下方程:

其中,colgpa以四分制度量,hsperc是在高中班上名次的百分位数(比方说,hsperc=5,就意味着位于班上前5%之列),而sat是在学生能力测验中数学和语言的综合成绩。

(i)为什么hsperc的系数为负也讲得通?

(ii)当hsperc=20和sat=1050吋,大学GPA的预测值是多少?

(iii)假设两个在高中班上具有同样百分位数的高中毕业生A和B,但A学生的SAT分数要高出140分(在样本中相当于一倍的标准差),那么,预计这两个学生的大学GPA相差多少?这个差距大吗?

(iv)保持hsperc不变,SAT的分数相差多少,才能导致预测的colgpa相差0.50或四分制的半分?评论你的结论。

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第4题

利用AFFAIRS.RAW中的数据。 (i)给定的数据中有多少是女人?变量naffairs是一个已婚的人婚外情的

利用AFFAIRS.RAW中的数据。

(i)给定的数据中有多少是女人?变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大?次数最多的是多少?

(ii)用age,yrsmarr,kids,educ,vryrel,smeral,slghtrel和notrel作为变量,估计一个泊松模型,解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。

(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误,相比于泊松MLE模型下的t值,本题估计出的t值的解释能力如何?

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第5题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)(i)利用OLS估计模型以常用
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)(i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧对立假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0:βlog(hseval)=0的双侧p值。

(iv) 在第(ii) 部分的回归中, log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?

(v)给定前面的回归结果,在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?

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第6题

贝叶斯分类器的训练,就是从样本集数据中估计出()

A.先验概率

B.类条件概率

C.后验概率

D.全概率

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第7题

在教材例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型: 利用FERTIL3.RAW中的数据来

在教材例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:

利用FERTIL3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1)序列相关。

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第8题

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗?

(v)为了估计支出对math 4的影响, OLS与WLS哪一个看起来更准确?

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第9题

利用KIELMC.RAW中的数据,对1978年和1981年估计了如下方程:试将交互项81·near inc的估计值和方

利用KIELMC.RAW中的数据,对1978年和1981年估计了如下方程:

试将交互项81·near inc的估计值和方程(13.9) 中的相应估计值相比较。为什么这些估计值差别如此之大?

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第10题

在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177
在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177

在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R2为R2=0.353(n=177) 。若添加ceo ten2和cem ten2后, R2=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据?

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