在两样本率比较的X2检验中，备择假设（H1）的正确表达应为（）。

A.两个样本的总体分布相同

B.两个样本的总体分布不同

C.两个样本的总体均数相同

D.差值总体的中位数不等于0

A.π₁=π₂

B.μ₁=μ₂

C.σ₁²≈σ₂²

D.P₁=P₂

E.X₁=X₂

A.μd=0

B.μd≠0

C.μ1=μ2

D.μ1≠μ2

E.μ≠μ0

A.构建一个可解释的调查问题分析框架

B.合理建立零假设与备择假设

C.掌握假设检验的分析技术

D.明确需要检验的内容

E.利用样本数据进行检验

利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)²。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii)现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

A.可以放心地接受原假设

B.没有充足的理由否定原假设

C.没有充足的理由否定备择假设

D.备择假设是错误的

A.两文结果有矛盾

B.两文结果完全相同

C.甲文结果更可信

D.乙文结果更可信

B、 C、当时n<40时，需作连续性校正

D、可以用配对设计的检验

E、以上都不对

利用PNTSPRD.RAW中的数据。

(i)变量favwin是一个二值变量，在拉斯维加斯所押的球队胜出了预定的分数差时取值1。估计所押球队获胜概率的线性概率模型为

如果分数差包括了所有相关的信息，那我们预期β₀=0.5。请解释。

(ii)用OLS估计第(i)部分的模型。相对于双侧备择假设检验H₀:β₀=0.5。同时使用通常的标准误和异方差一稳健的标准误。

(iii)spread在统计上显著吗？当spread=10时，被押球队获胜的估计概率是多少？

(iv)现在对P(favwin=Ilspread)估计一个概率单位模型。解释和检验截距项为0的虚拟假设。[提示：注意Φ(0)=0.5。]

(v)利用概率单位模型估计当spread=10时被押球队获胜的概率。并与第(iii)部分的LPM估计值相比较。

(vi)在概率单位模型中增加变量fuvhome、fav25和und25，并用似然比检验来检验这些变量的联合显著性。(x²分布中的自由度是多少？)解释这个结果，注意分数差是否包括了赛前可观测到的全部信息这个问题。

利用INTQRT.RAW中的数据。

在教材例18.7中，我们估计了六月期国库券持有期收益率的一个误差修正模型，其中三月期国库券持有期收益率的一阶滞后为解释变量。我们假定在方程中的协整参数为1。现在，添加Δhy3_t-1的先导变化Δhy3_t、同期变化Δhy3_t-1和滞后变化Δhy3_t-2。即估计方程

并用方程形式报告结果。相对于双侧备择假设，检验H：β=1.假定方程中已经有了足够多的先导和滞后，使得{hy3_t-1}在这个方程中是严格外生的，我们不必担心序列相关。

(ii)在教材(18.39)中的误差修正模型中，添加{hy3_t-1}和{hy6_t-2-hy3_t-3}。这两项是联合显著的吗？你认为怎样才是适当的误差修正模型？

，H₁：μ=μ₁＞0.5，取单边检验拒绝域W=(x₁，x₂，...，x_n)：≥C}，其中为样本均值，在α=0.05，μ₁=0.65时，为使犯第二类错误的概率β不超过0.05，样本容量n至少应取多少？