重要提示:请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁!
查看《购买须知》>>>
首页 > 医卫考试
网友您好,请在下方输入框内输入要搜索的题目:
搜题
拍照、语音搜题,请扫码下载APP
扫一扫 下载APP
题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

本题用到SMOKE.RAW中的数据。其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而restaur n表示一个二

本题用到SMOKE.RAW中的数据。其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而restaur n表示一个二

本题用到SMOKE.RAW中的数据。

本题用到SMOKE.RAW中的数据。其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而res

其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而restaur n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岛的估计值。

(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(cig pric) 和restaur n在约简型中显著吗?

(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论β1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?

答案
查看答案
更多“本题用到SMOKE.RAW中的数据。其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而restaur n表示一个二”相关的问题

第1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?

点击查看答案

第2题

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。

(i)考虑一个标准的工资方程

表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。

(ii)在5%的显著性水平上,相对于双侧对立假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么?

点击查看答案

第3题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统
本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样?hrunsyr的系数大小又会怎么样?

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分),fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中,哪一个是个别显著的?

(iii)在第(ii)部分的模型中, 检验bavg, fldperc和sbasesyr的联合显著性。

点击查看答案

第4题

数据集SMOKE.RAW包含美国成人个人随机样本在抽烟行为和其他变量方面的信息。变量cigs为(平均)每

数据集SMOKE.RAW包含美国成人个人随机样本在抽烟行为和其他变量方面的信息。变量cigs为(平均)每天抽烟的数量。你是否认为在美国这个总体中,cigs具有正态分布?试做解释。

点击查看答案

第5题

本题要用到HTV.RAW中的数据。 (i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程 表述原假设:父

本题要用到HTV.RAW中的数据。

(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程

表述原假设:父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。

(ii)估计第(i)部分中的模型,同时谈谈你对β,和队大小的看法。

(iii)在5%的显著性水平上,相对于双侧备择假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么?

点击查看答案

第6题

本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。

(i)利用标准的迪基-富勒回归, 检验Itotacc, 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上, 你能拒绝单位根的存在吗?

(ii)现在,在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化,并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论?

(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何?

(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论, 你认为对I to tacc, 的最好刻画是:一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程?

(v)在一个ADF回归中, 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中,包含一个线性时间趋势与否是否有关系?

点击查看答案

第7题

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。 (i)考虑简单回归模型 其中,scrap表示企业的废品率,grant表示是

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。

(i)考虑简单回归模型

其中,scrap表示企业的废品率,grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗?

(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗?

(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响?解释grant的系数。相对于单侧备择假设它在5%的显著性水平上统计显著吗?

(iv)相对双侧备择假设,检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。

(v)利用异方差-稳健标准误,重复第(iii)步和第(iv)步,并简要讨论任何明显的差异。

点击查看答案

第8题

本题使用GPA2.RAW中的数据。 (i)考虑方程 其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)考虑方程

其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年级以百人计的规模,hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位,sat表示SAT综合分数,female是一个二值变量,而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期?哪些你没有把握?

(ii)估计第(i)部分中的方程,并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少?它是统计显著的吗?

(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在,作为运动员的估计影响是多大?讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。

(iv)在第(i)部分的模型中,容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设:在其他条件不变的情况下,女生是否是运动员没有差别。

(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗?讲出你的根据。

点击查看答案

第9题

使用SMOKE.RAW中的数据。 (i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟?有多

使用SMOKE.RAW中的数据。

(i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟?有多大比例的人声称每天抽20支?你为什么认为抽20支香烟的人会有所堆积?

(ii)给定你对第(i)部分的回答,cigs看起来具有条件泊松分布吗?

(iii)用log(cigpric)、log(income)、white、educ、age和age2作为解释变量,估计cigs的一个泊松回归模型。估计的价格和收入弹性是多少?

(iv)利用极大似然标准误,价格和收入变量在5%的水平上统计显著吗?

(v)求方程(17.35)后面介绍的σ2估计值。σ是多少?你应该如何调整第(iv)部分中的标准误?

(vi)利用第(v)部分中调整后的标准误,价格和收入弹性现在统计显著异于零吗?请解释。

(vii)利用更稳健的标准误,教育和年龄变量显著吗?你如何解释educ的系数?

(viii)求泊松回归模型的拟合值yi。找出最大值和最小值,并讨论指数模型对瘾君子的预测表现。

(ix)利用第(viii)部分的拟合值,求yi和yi之相关系数的平方。

(x)使用第(iii)部分中的解释变量(及相同的函数形式),用OLS估计cigs的一个线性模型。线性模型和指数模型哪个拟合得更好?两者的R都很大吗?

点击查看答案

第10题

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析, 这里将做一个固定效应分
析。我们关心的模型是:

其中,因为滞后支出变量,第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型, 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零, 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么?求OLS残差

(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗?解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗?

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关,并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗?

(v)你为什么认为在固定效应估计中,注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的?

点击查看答案

第11题

本题利用0KUN.RAW中的数据:也可参见计算机习题11.11。

点击查看答案
下载APP
关注公众号
TOP
重置密码
账号:
旧密码:
新密码:
确认密码:
确认修改
购买搜题卡查看答案
购买前请仔细阅读《购买须知》
请选择支付方式
微信支付
支付宝支付
点击支付即表示你同意并接受《服务协议》《购买须知》
立即支付
搜题卡使用说明

1. 搜题次数扣减规则:

备注:网站、APP、小程序均支持文字搜题、查看答案;语音搜题、单题拍照识别、整页拍照识别仅APP、小程序支持。

2. 使用语音搜索、拍照搜索等AI功能需安装APP(或打开微信小程序)。

3. 搜题卡过期将作废,不支持退款,请在有效期内使用完毕。

请使用微信扫码支付(元)

订单号:

遇到问题请联系在线客服

请不要关闭本页面,支付完成后请点击【支付完成】按钮
遇到问题请联系在线客服
恭喜您,购买搜题卡成功 系统为您生成的账号密码如下:
重要提示:请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁。
发送账号到微信 保存账号查看答案
怕账号密码记不住?建议关注微信公众号绑定微信,开通微信扫码登录功能
请用微信扫码测试
优题宝