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[单选题]
失效模型与效应分析有六个步骤，其中第5个步骤为（)
A.效果确认和持续观察
B.风险危害分析及行动拟定
C.方案实施及新流程拟定
D.确定高风险流程
E.绘制相关的流程图
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A.效果确认和持续观察
B.风险危害分析及行动拟定
C.方案实施及新流程拟定
D.确定高风险流程
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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。
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9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e40lk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(iii) 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：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 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(vi) 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SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 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。
在随机效应模型中，定义复合误差为
，其中ait与uit无关，而且uit有常方差
并且是序列无关的。定义
，其中λ由式(14.10)给出。
(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。
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ai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)lunchit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？
A.制定回访日程表
B.帮助对象做出决定
C.介绍服务内容
D.问候服务对象
本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？
(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。
