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[判断题]

缺乏人口学变量将导致回归结果难以解释。()

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第1题

将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型中,则需要引入虚拟变量的个数为()。

A.5

B.4

C.3

D.2

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第2题

必须强调的是,()的要求并不是可有可无的。()环境条件完全可能导致不同的结果,导致()难以解释。

A.相同的

B.环境条件

C.不同的

D.测评结果

E.测验分数

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第3题

利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和
利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和

人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。

(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么?

(ii)考虑一个模型,用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda:

用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果, 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗?

(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后,这种歧视效应是更大还是更小了?

(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值:

(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗?

(vii)评价如下说法:“由于log(income)和prppov如此高度相关,所以它们不该进入同一个回归。”

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第4题

回归分析法可以用于说明因变量和解释变量之间的关系。()
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第5题

在回归分析中,被预测或被解释的变量称为自变量。()
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第6题

在回归分析中,样本量的个数要多于解释变量的个数()
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第7题

本题使用HTV.RAW中的数据。(i)基于整个样木, 利用解释变量educ、abil、exper、nc、west、south和urb
本题使用HTV.RAW中的数据。(i)基于整个样木, 利用解释变量educ、abil、exper、nc、west、south和urb

本题使用HTV.RAW中的数据。

(i)基于整个样木, 利用解释变量educ、abil、exper、nc、west、south和urban, 利用OLS估计log(wage)的一个模型。报告教育的估计回报及其标准误。

(ii)现在, 仅利用educ<16的人群来估计第(i) 部分中的方程。样本损失了多大的比例?现在, 多读一年书的估计回报是多少?它与第(i)部分中的结果相比如何?

(iii)现在, 去掉所有wage≥20的观测, 于是, 样本中剩下每个人每小时工资都不足20美元。做第(i) 部分中的回归, 并评论educ的系数。(由于正常的断尾回归模型都假定y是连续的, 所以理论上我们去掉wage≥20还是去掉wage>20都无所谓。但在这个应用研究中, 由于有些人正好每个小时挣20美元, 所以二者略有差异。)

(iv)利用第(ii) 部分中的样本, 应用断尾回归[上断点为log(20) ] .假定第(i) 部分中得到的估计值是一致的,这个断尾回归能够重新得到整个总体中的教育回报估计值吗?

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第8题

已知某一元线性回归方程的判定系数为0.49,回归斜率为负,则解释变量与被解释变量间的简单线性相关系数为()

A.0.49

B.0.7

C.-0.7

D.0.25

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第9题

在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()。

A.n>=k+1

B.n﹤k+1

C.n>=30或n>=3(k+1)

D.n>=30

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第10题

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsi

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息,以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题,只使用无子女已婚者数据(marr=1,fsize=2)。

(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇?

(ii)利用OLS估计模型

nettfa=β01inc+β2age+u;

并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗?

(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗?请解释。

(iv)在1%的显著性水平上,针对H02>1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗?

(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归,inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗?为什么?

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第11题

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:解释
本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:解释

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:

解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。

(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与memt-1是否显著相关?

(iv)用IV估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果,并将之与例11.5中的OLS估计值进行比较。

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