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[主观题]

利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告

利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告

利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train78-train75,那么,由于train75=0,所以ctrain=train78.)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

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更多“利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u,并用常用格式报告”相关的问题

第1题

需要利用JTRAIN2.RAW和JTRAIN3.RAW两个数据集。前者是工作培训实验的结果。而文件JTRAIN3.RAW包
含了所观测到的数据,其中个人基本上是自己决定是否参加工作培训。数据集包含同一时期的数据。

(i)在数据集JTRAIN2.RAW中,男人参加工作培训的比例是多大?在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大?你认为为什么存在这么大的差距?

(ii)利用JTRAIN2.RAW,做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大?

(ii)现在,在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74,re75,educ,age,black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗?何以至此?(提示:记得这些都是实验数据。)

(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归,只报告train的估计系数及其:统计量。现在,控制额外因素的影响如何?为什么?

(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗?

(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中,几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据,做re78对train,re74,re75,educ,age,black和hisp的回归,并报告培训估计值及其:统计量。对JTRAIN3.RAW

也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言,实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别?

(vii)现在,只针对1974年和1975年失业的男性,利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别?

(viii)利用你前面的回归结果,试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后,拥有可比较总体的潜在重要性。

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第2题

利用______命令,可以在浏览窗口浏览表中的数据。

A.USE

B.BROWSE

C.MODIFYSTRU

D.LIST

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第3题

()是表示水泵性能中对能量有效利用的数据。

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第4题

用户利用DBMS的()可以方便地对数据库中的数据对象进行定义。

A.DB

B.DBS

C.DDL

D.DML

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第5题

Wps2019表格中利用公式自动计算得出的数据,不会随源数据的更改而发生变化。

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第6题

第二层交换机利用接收数据帧中的源MAC地址来建立MAC地址表(源地址自学习)()
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第7题

华为云MRS服务中的Spark组件适用于哪些场景()

A.数据的抽取、转换和加载

B.机器学习

C.交互式分析

D.数据重复利用场景

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第8题

本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部
本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖, 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量?为什么?

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第9题

利用一个或多个表中的数据建立新表的查询是追加查询。()

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第10题

系统误差可以消除,过失误差明显的歪曲实验结果,可以利用一定的准则从测得数据中剔除,因此,在误差
分析中只考虑随机误差即可。()

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