也被称为相关图,这个工具用于解释因变量y的变化与对应自变量x的关系()
A.散点图
B.直方图
C.因果图
D.帕累托图
A.散点图
B.直方图
C.因果图
D.帕累托图
第3题
(i)考虑静态非观测效应模型
其中,enrolit表示学区总注册学生人数,lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明:若平均每个学生的真实支出提高10%,则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在,在模型中添加支出变量的一阶滞后,并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据,所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何?
(v)现在,求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响?
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验,验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验,模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗?
第4题
A.在相关章节的显著位置,声明你的同学对这部分工作的具体贡献
B.在致谢部分,感谢你的同学对论文的帮助和贡献
C.你对这部分结果做的进一步分析,补充新的解释和结论,也要获得你的同学的同意
D.如果论文的结果也已正式发表,使用已发表的图片也必须要获得出版社的授权
第5题
本题利用HSE IN V.RAW中的数据。
(i)求出log(in vpc) 中的一阶自相关系数, 然后再求log(im pc) 除掉线性趋势后的自相关。对log(price) 做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根?
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程:
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释,并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(inypc) 的线性趋势,然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见10.5节), R2有何变化?
(iv)现在用作因变量。结果与第(ii) 部分相比有何不同?时间趋势还是显著的吗?为什么是 或不是?
第8题
A.进行试验的设计
B.利用因果图来准确描述这个问题
C.准备一个控制表
D.利用帕雷托图分析进程