A.气虚质、阳虚质、特禀质
B.气虚质、阳虚质、痰湿质
C.气虚质、阳虚质、内热质
D.气虚质、阴虚质、内热质
E.特禀质、阴虚质、内热质
A.指导有效咳嗽
B.胸部叩击
C.湿化呼吸道
D.体位引流
E.机械吸痰
利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中,θt意味着,我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程,注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10,估计fare提高了多少个百分点?
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么?它为什么可能不太可靠?如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件,求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较,并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是,dist取何值时,log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示:首先计算log(dist)的转折点,然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗?
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化?
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少?它为何与RE估计值相当类似?(提示:RE估计的入是多少?)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗?
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗?最佳估计值是什么?