j2ee部分 117、BS与CS 的联系与区别。
j2ee部分
117、BS与CS 的联系与区别。
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117、BS与CS 的联系与区别。
第3题
(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗?它在统计上显著地异于-1吗?
(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化?这种情形与教材表4-1中的情形相比如何?
(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小?(提示:当增加变量lenrol和Istaff后,对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响?)
(iv)Istaff的系数为何为负?它的绝对值算大吗?
(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变,教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗?请解释你的结论。
(vi)总之,你利用ELEM94_95.RAW得到的结论,与教材4-1在形式上一致吗?
第4题
本题需要使用ELEM 94-95中的数据, 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据, 将lavg sal对bs, lenrol, Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论?
(ii)现在去掉四个bs>0.5的观测,即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少?利用异方差-稳健标准误来判断,它在统计上显著吗?
(iii)验证bs>0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中, 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上,这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0?
(iv)在这个数据集中,验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs>0.5的每个观测都具有重要影响吗?
(v) 即便在大样本中, 就OLS对单个观测的敏感性而言, 你有何结论?
(vi) 在第(iji) 部分, 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
第5题
如何在weblogic中进行ssl配置与客户端的认证配置或说说j2ee(标准)进行ssl的配置
第6题
如何在weblogic 中进行ssl 配置与客户端的认证配置或
说说j2ee(标准)进行ssl的配置?