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题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

回归平方和是指()。

回归平方和是指()。

A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和

B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和

C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差

D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小

E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小

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第1题
以下关于一元线性回归叙述正确的有()?

A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系

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第2题
数据集BWGHT.RAW包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎
司数(bwght)]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数(cigs)].下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的:

bwght=119.77-0.514cigs

(i)当cigs=0时,预计婴儿的出生体重为多少?当cigs=20(每天一包)时呢?评价其差别。

(ii)这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗?请解释。

(iii)要预测出生体重125盎司,cigs应该为多少?

(iv)样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第(iii)部分中的结论吗?

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第3题
在回归分析中,关于平方和分解公式中有,其中Q=(),U=(),U与的关系是()。

在回归分析中,关于平方和分解公式中有,其中Q=(),U=(),U与的关系是()。

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第4题
利用MURDER.RAW中的数据。变量mrdrte是谋杀率,即每100000个人中发生谋杀案的数目。变量exec是当
年和前两年中被处决的犯人总数;unem是州失业率。

(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人?哪个州处决得最多?

(ii)利用1990年和1993两年的数据,做一个mrdrte对d93、exec和unem的混合回归。你如何解释exec的系数?

(iii)仅利用从1990到1993年的变化(对总共51个观测值),用OLS估计以下方程

并以通常的形式报告结果。现在,处以死刑是否看起来具有威慑作用?

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第5题
利用LOANAPP.RAW中的数据。要解释的二值变量是approve,如果一个人的抵押贷款得到许可则取值1.主
要的解释变量是虚拟变量white,如果申请者是白人则取值1。数据集中其他的申请者为黑人和拉美裔。

为了检验抵押贷款市场中的歧视,可使用一个线性概率模型:

(i)如果对少数民族存在歧视,并控制了适当的因素,那么,的符号是什么?

(ii)将qpxe对white做回归,并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗?它实际上大吗?

(iii)作为控制因素,增加变量hrat,obrat,loanprc,unem,male,married,dep,sch,cosign,chist,pubrec,mortlatl,mortlat2和vr。white的系数会有什么变化?仍有对非白人存在歧视的证据吗?

(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗?

(v)利用第(iv)部分的模型,当债务负担达到样本均值obrat=32时,作为白人对贷款许可的概率有多大的影响?构造这种影响的一个95%的置信区间。

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第6题
参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第7题
在因素分析中,每个因素在所有变量上因素负荷的平方和称为该因素的________。

A.贡献率

B.共同性

C.特征值

D.公共因素方差

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第8题
文件MATHPNL.RAW包含了密歇根各个学区在1992~1998年的面板数据。它是学区层次上的数据,与帕普
克(Papke,2005)所用的学校层次数据相似。这个方程中我们关注的因变量是math4,即一个学区四年级学生通过数学标准化考试的百分数。主要的解释变量是rexpp,即学区平均每个学生的真实支出,以1997年的美元计。支出变量以对数形式出现。

(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?

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第9题
用到SMOKE.RAW中的数据。 (i)估计抽烟影响年收入(可能通过因病损失的工作日或生产力效应)的一

用到SMOKE.RAW中的数据。

(i)估计抽烟影响年收入(可能通过因病损失的工作日或生产力效应)的一个模型是

其中,cigs表示平均每天抽烟的数量。你如何解释民?

(ii)为了反映香烟消费可能与收入同时决定,一个香烟需求方程是

其中,cigpric表示每包香烟的价格(美分),而restaurn表示一个二值变量,并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的,那么你预期y5和y6具有什么样的符号?

(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别?

(iv)用OLS估计收入方程并讨论p,的估计值。

(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。)log(cigprc)和restaurn在约简型中显著吗?

(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论的估计值与OLS估计值的比较。

(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗?

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第10题
()是运用数理统计中常用的最小平方法的原理,对所观测到的全部数据加以计算,从而勾画出最能代表平均成本水平的直线。

A.回归直线法

B.高低点法

C.散布图法

D.工程分析法

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第11题
下列关于Logistic回归的描述错误的是()。

A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析

B.回归系数的假设检验常使用Wald检验

C.常用最小二乘法来估计未知参数

D.xi为无序多分类变量时,若类别数为k,应设置成k-1个哑变量

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