题目内容
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[单选题]
多元回归模型单个系数的假设检验,我们构造的检验统计量服从（)。
A.F统计量
B.卡方统计量
C.t统计量
D.残差平方和
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下面这个模型是比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
sleep=β0+β1totwrk+β2educ+β3age+u
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。(也可参见计算机练习C3。)
(i)如果成年人为工作而放弃睡眠，β1的符号是什么？
(ii)你认为β2和β3的符号应该是什么？
(iii)利用SLEEP75.RAW中的数据，估计出来的方程是
sleep=3638.25-0.148totwrk-11.13educ+2.20age
n=706,R2=0.113.
如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？
(iv)讨论educ的估计系数的符号和大小。
(v)你能说totwrk，educ和age解释了sleep的大部分波动吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？
]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据，我们估计了如下分布滞后模型：
(i)描述估计的滞后分布。gwage的哪一个滞后对gprice的影响最大？哪一个滞后的系数最小？
(ii)哪些滞后的：统计量小于2？
(iii)估计的长期倾向是多少？它与1有很大不同吗？解释本例中的LRP告诉了我们什么？
(iv)你将用什么样的模型来直接求出LRP的标准误？
(v)你将怎样检验gwage的6阶以上滞后的联合显著性？F分布的df是多少？(注意：你又失去了6个观测。)
令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比(也可参见例4.2)。我们感兴趣的是估计每个学生的支出对其数学成绩的影响。一个简单的模型是
其中，poverty表示贫困生的比例。变量Inchprg表示学校有资格享受联邦政府午餐资助计划的学生比例。为什么它是povert的一个合适的代理变量？
(ii)下表包含了有和没有Inchprg作为解释变量时的OLS估计值。解释为什么支出对mathl0的影响在列(2)比在列(1)要低。列(2)中的这种影响在统计上仍大于1吗？
(iii)在其他条件相同的情况下，越大的学校通过率越低吗？请解释。
(iv)解释列(2)中Inchprg的系数。
(v)你如何理解R从列(1)到列(2)的显著提高？
A.Corda采用的智能合约封装了交易的业务逻辑
B.Corda的设计采用了“账户-余额模型”
C.Corda可以支持单个网络中超过数十亿次日交易数
D.这是首个能大规模接入而且支持法定数字货币的区块链网络
(要求一些微积分知识)
(i)在托宾模型中假设x1=logz1()，而且这是x中唯一出现z1的地方。证明
(其中，β1是log(z1))的系数。
(ii)若x1=z1和x2=z12证明
其中，β1和β2分别是
的系数。
