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在PASS软件中,多重线性回归样本量估计,应选择regression中什么程序模块?()
A、Cox regression
B、Linear regression
C、Logistic regression
D、Multiple regressions
E、Passion regression
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A、Cox regression
B、Linear regression
C、Logistic regression
D、Multiple regressions
E、Passion regression
利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii)检验假设:平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同,使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少?
(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分,e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的,起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在,估计401(k)资格的美元效应是多少?
(iv)在第(ii)部分估计的模型中,增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)2。注意样本中的平均年龄约为41岁,所以在新模型中,e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著?
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值,401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗?请解释。
(vi)现在,从模型中去掉交互项,但定义5个家庭规模虚拟变量:fsizel,fsize2,fsize3,fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭,fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中,增加家庭规模虚拟变量,记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗?
(vii)现在,针对模型
在容许截距不同的情况下,做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR,从第(iv)部分得到,因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白,无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率),而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此,带检验的约束个数是q=20,而且无约束模型的df为9275-30=9245。
对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。
(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少?
(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项,并以通常形式报告结论。
(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗?性别呢?请解释。
(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗?
(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k1,定义e401k1在e401k≥0.5时取值1,并在2e401k<0.5时取值0。在9275个家庭中,预计有多少家庭有资格参与401(k)计划?
(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭,利用预测值e401k1,预测其中有多大比例没有401(k)?对于有资格参加401(k)的3637个家庭,其中有多大比例的家庭有401(k)?(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)
(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案,你认为这是模型好坏的一个完备描述吗?
(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变,若一个家庭有某人拥有个人退休金账户,一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少?在10%的显著性水平上,它统计显著异于0吗?
(i)求出样本中的平均年薪和平均任期。
(ii)有多少位CEO尚处于担任CEO的第一年(就是说,ceoten=0)?最长的CEO任期是多少?
(ii)估计简单回归模型log(salary)=β0+β1ceoten+u,用通常的形式报告你的结果。多担任一年CEO,预计年薪增长(近似)的百分数是多少?
在线性回归的F检验中,统计量F=();在H0:=0为真的条件下,F~()(要求写出自由度)。
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?
使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?
(ii)在第7章的计算机练习C8中,去掉obrat>40的观测,重新估计第(ii)部分中的模型。white的系数估计值和:统计量将会怎样?
(ii)βwhite看起来对所使用的样本过度敏感吗?
己知某一混合物中包含N个组分,且其包含的各个组分的纯物质谱已知,若测得该系列混合物在L个分析通道处获得的分析信号为Y,设分析信号
与样本中各组分的浓度
服从以下关系:
试估计该混合物中各组分的浓度(写出计算式)。
A.线性在直角坐标系中表现为一根直线
B.线性是非线性在一定条件下的特例
C.人们通过傅里叶变换、拉普拉斯变换等方法来解决线性问题
D.线性作用在自然界中极其少见