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[主观题]

本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte_-1.(i) 将mrd rte对

本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte_-1.（i) 将mrd rte对

本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte_-1.

(i) 将mrd rte对exec和une lTY进行回归。exec的系数和：统计量是多少？这一回归能为死刑的震慑作用提供什么证据吗？

(ii)1993年得克萨斯州报告的死刑人数有多少？(实际上，这是当年和过去两年死刑人数之和。)这个人数与其他州相比如何？在第(i)部分的回归中增加表示得克萨斯州的虚拟变量。它的t统计量异常之大吗？由此看来，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？

(iii)在第(i)部分的回归中增加谋杀率的滞后变量。本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.（i) 将mrd 及其统计显著性又有何变化？

(iv)在第(ii)部分的回归中，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？在回归中去掉得克萨斯对本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.（i) 将mrd 有何影响？

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更多“本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞…”相关的问题

第1题

本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。（i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程（iv)做第（ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖，是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？

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第2题

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分

析。我们关心的模型是：

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差。

(ii)lunch_it系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

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第3题

本题使用MURDER.RAW中的数据。变量mr dr le是谋杀率，即每100000个人中发生谋杀案的数目。变量

exec是当年和前两年中被处决的犯人总数; unem是州失业率。

(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？

(ii)利用1990年和1993两年的数据，做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释？

(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) ，用OLS估计以下方程

并以通常的格式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？

(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关，因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟， △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归，看它们是否充分相关：解释△exec-1的系数。

(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ，重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化？

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第4题

如果你必须搬运一个对你来说可能太重的物品，你又不能把它分成小件，而且也没有人帮你，你该怎么办（）

A.尝试用正确的提举方式抬起它

B.要一辆叉车，尽管你不能开

C.在找到安全的方法之前，不要搬运重物

D.快速抬起和搬运重物，以避免受伤

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第5题

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R²。你

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。（iii)估计第（ii)部分中的方程。与式（13.22)比较调整R²。你

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。

(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R²。你最后会选用哪一个模型？

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第6题

本题使用CRIME4.RAW。(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变

本题使用CRIME4.RAW。（i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变

本题使用CRIME4.RAW。

(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响例13.9中那些司法变量的系数？

(ii)第(i)部分中的工资变量都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。

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第7题

本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。（i)利用方程（7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。

(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数？

(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。

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第8题

对于零售个人版授信客户，在开立企业账户时，无需再次进行上门尽调，尽调报告和经营场所照片（可

用授信调查时的照片）仍需提供，报告中的门头照可用信贷系统额度详情页面截图作为代替，以证明开户人和实际经营企业关系（）

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第9题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

本题要用到MLB1.RAW中的数据。（i)使用方程（4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？

(iii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第10题

本题那项不符合有关国家规范和标准对消防应急照明和疏散指示标志的设置规定：_____A.疏散照明

本题那项不符合有关国家规范和标准对消防应急照明和疏散指示标志的设置规定：_____

A.疏散照明的地面照度不应低于0.5Lx，地下工程疏散照明的地面照度不应低于5.OLx;

B.配电室、消防控制室、消防水泵房、防烟排烟机房、消防用电的蓄电池室、自备发电机房、电话总机房以及发生火灾时仍需坚持工作的其它房间，其工作面的照度，不应低于正常照明时的照度；

C.自发光疏散指示标志，当正常光源变暗后，应自发光，其亮度应符合GB15630-1995第6.10.4.3条的要求。

D.灯光疏散指示标志工作状态时，灯前通道地面中心的照度不应低于0.5Lx。

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第11题

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。（i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型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=re 78-re 75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=train 78-train75，那么，由于train75=0，所以ctran=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。

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