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聚类是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。()
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A.对每种疾病来讲只有一种阻止其发生的措施。
B.在将来,基因学是唯一的有重要意义的医学专业。
C.所有的人类疾病部分意义上都是个人基因敏感性的结果。
D.所有人在基因上对某些疾病都是敏感的。
E.当确信某种医疗建议时,人们会按建议去做。
(i)一个学区中学校的最多数量和最少数量是多少?每个学区的学校平均数量是多少?
(ii)利用混合OLS(即将所有1848个学校混合在一起),估计一个将lavgsal与bs,lenrol,lstaff和lunch相联系的模型:也参见第9章的计算机练习C11。bs的系数和标准误是多少?
(iii)求对学区内聚类相关(和异方差性)保持稳健的标准误。bs的t统计量有何变化?
(iv)去掉bs>0.5的四个观测,仍用混合OLS,求出βbs及其聚类稳健标准误。现在,薪水与福利之间的替代关系,有更多的证据吗?
(v)容许一个学区内的学校存在一个共同的学区效应,用固定效应法估计这个方程。再次去掉bs>0.5的四个观测,现在,你对薪水与福利之间的替代关系有何结论?
(vi)根据你在第(iv)部分和第(v)部分的估计值,讨论通过学区固定效应而容许教师的薪酬在不同学区系统变化的重要性。
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本?大致上,你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测?
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型,用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标,对同一个学生哪个变量是不变的?
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS,那么,对影响成绩和到课率的非观测学生特征,你正在做什么假定呢?SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢?
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力,你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢?
参考答案:
6.利用计量经济软件中的“聚类”选项,便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit:t=1,···,T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为:
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何?为什么?
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何?解释变量是否随时间变化有什么关系吗?
A.构造方法的名字必须与类名相同
B.构造方法通过形参传递初始值,实现对新建对象字段成员的初始化
C.构造方法没有返回值,其返回值类型应当定void
D.构造方法可以重载,这样可以提供多种形式的初始化方法