使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变,黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少?这个差异是统计显著的吗?
(ii)在这个方程中增加变量exper和tenure²,证明即便在20%的显著性水平上,它们也不是联合显著的。
(iii)扩展原模型,使受教育回报取决于种族,并检验受教育的回报是否的确取决于种族。
(iv)再回到原模型,但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和己婚非黑人之间的工资差异是多少?
A.第Ⅰ类错误概率α越小,则所需样本量越多
B.统计检验效能越大,所需样本例数越多
C.其他条件相同的情况下,单侧时样本量少于双侧检验
D.一般地,所比较的两个总体参数间的差别越大,所需样本量越大
E.一般地,所比较的两个总体参数间的差别越小,所需样本量越大
A.方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布
B.协方差用于表示两个变量之间的相互作用
C.相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序
D.相关系数等于0,说明两个证券之间没有相关性
E.协方差越大,两个证券之间的相关性越大
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。
本题利用NBASAL.RAW中的数据。
(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式,并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中,你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来?
(iii)保持经历不变,一个后卫的得分比一个中锋多吗?多多少?这个差异统计显著吗?
(iv)现在,将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变,已婚球员是否更高效(就单场得分来说)?
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中,是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分?
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗?请讨论。
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?
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
A.根据商品属性、分类,有针对性的关联一类或者爆款商品做针对性介绍回复
B.直接使用变量维护答案
C.通用答案中需要关联爆款商品
D.采用店小蜜后台默认答案