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[单选题]

假设估计幅度的两端是平均数的±3个标准差,以下哪项幅度估计的风险最低?()。

A.30±5天

B.22—30天

C.最乐观为26天,最可能为30天,最悲观为33天

D.A和B一样,风险都低于C

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第1题
衡量一个样本估计量抽样估计误差大小的尺度是()。

A.样本的算术平均数

B.某次抽样估计误差

C.样本估计量的方差

D.总体标准差

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第2题
14经验法则表明,当一组数据对称分布时,在平均数加减3个标准差的范围之内大约有()。

A.68%的数据

B.95%的数据

C.99%的数据

D.100%的数据

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第3题
下列中不属于常见集中量数的是()

A.平均数

B.众数

C.中位数

D.标准差

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第4题
如果一个数据的标准分数是-1.5,表明该数据()。

A.比平均数高1.5倍的标准差

B.比平均数低1.5倍的标准差

C.等于1.5倍的平均数

D.等于1.5倍的标准差

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第5题
变异系数又称“离散系数”也称“标准差率”,是标准差与平均数的比值,记为C.Vo()
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第6题
描述计数资料的主要统计指标是()

A.平均数

B.相对数

C.标准差

D.变异系数

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第7题
一组数据的平均数是100,标准差是25,这组数据的差异系数是()。

A.4%

B.25%

C.4

D.25

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第8题
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
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

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。

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第9题
体育领域里很多变量的概率分布是服从正态分布的,下列哪些项正态分布性质述说是正确?()

A.中间少,两边多

B.以标准差为对称轴的对称图形

C.在平均数处,有最大值

D.平均数加减一个标准差范围占总数为95%左右

E.平均数加减二个标准差范围占总数为95.44%左右

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第10题
已知某小学一年级学生的体重 平均数22kg、标准差3.2kg,身高平均数120cm,标准差6.0cm,则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是()。

A.体重离散程度更大

B.身高离散程度更大

C.两者离散程度一样

D.两者无法比较

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第11题
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

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。

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