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[主观题]

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1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
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

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教材例13.9中那些司法变量的系数?

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

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第2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3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4题
本题使用GPA2.RAW中的数据。 (i)考虑方程 其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)考虑方程

其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年级以百人计的规模,hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位,sat表示SAT综合分数,female是一个二值变量,而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期?哪些你没有把握?

(ii)估计第(i)部分中的方程,并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少?它是统计显著的吗?

(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在,作为运动员的估计影响是多大?讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。

(iv)在第(i)部分的模型中,容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设:在其他条件不变的情况下,女生是否是运动员没有差别。

(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗?讲出你的根据。

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第5题
本题利用NBASAL.RAW中的数据。(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后
本题利用NBASAL.RAW中的数据。(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后

本题利用NBASAL.RAW中的数据。

(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式,并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。

(ii)在第(i)部分中,你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来?

(iii)保持经历不变,一个后卫的得分比一个中锋多吗?多多少?这个差异统计显著吗?

(iv)现在,将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变,已婚球员是否更高效(就单场得分来说)?

(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中,是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分?

(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗?请讨论。

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第6题
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第7题
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中,推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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第8题
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt即。(i
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt即。(i

本题利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt

(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论?

(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗?

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第9题
为了方便识别,通常在数字后加一个字母来标识数制,十六进制数使用字母()。

A.“D”

B.“B”

C.“O”

D.“H”

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第10题
关于图形生成与数据度量尺度描述错误的是()

A.定义变量时要在度量标准栏中设置其度量尺度

B.如果度量尺度不正确将会影响图形的绘制

C.定义变量在数据分析中的作用明显

D.使用图表构建程序绘制图形很重要

E.使用绘制交互式图形时很重要

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第11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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