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[主观题]

我们针对一个大学样本,估计了一个联系校园犯罪与学生注册人数的模型。由于很多学校在1992年都没

有报告其校园犯罪数据,所以我们所使用的样本并不是美国大学的一个随机样本。你认为大学没有报告校园犯罪可被视为外生的样本选择吗?请解释。

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第1题
利用BARIUM.RAW中的数据。 (i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测),估计线性趋势模

利用BARIUM.RAW中的数据。

(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测),估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么?

(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据,估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合?

(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言,哪种方法效果更好?

(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗?(当我们检验联合显著性时,不必担心误差中轻度的序列相关。)

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第2题
我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕: (i)用OLS估计此模型,并验证

我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:

(i)用OLS估计此模型,并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?

(ii)用加权最小二乘法估计这个方程。

(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottime在5%的显著性水平上是否联合显著。

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第3题
运用MSUECON,RAW中的数据(其中包括密歇根州立大学微观经济学原理课程中学生的信息),估计得下面

运用MSUECON,RAW中的数据(其中包括密歇根州立大学微观经济学原理课程中学生的信息),估计得下面的方程:其中,因变量score是课程得分。解释变量按在方程中出现的顺序依次是:MSU绩点(在学期初)、高中绩点、ACT成绩、每星期工作小时数、衡量学生是否修了微积分的二元变量和衡量父母是否拥有学士学位的二元指示变量。

(i)解释calculus的系数,考虑它的估计效应是不是合理。

(ii)控制了msugpa后,高中表现(绩点或者ACT成绩)是不是还对预测微观经济学原理的成绩有帮助?

(iii)当把mothcoll和fathcoll从方程中去掉之后,R变为0.4188。是否有证据表明在控制了其他解释变量之后,有一个拥有大学学历的父母对微观经济学原理的成绩有帮助?

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第4题
对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集40

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。

(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少?

(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项,并以通常形式报告结论。

(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗?性别呢?请解释。

(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗?

(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k1,定义e401k1在e401k≥0.5时取值1,并在2e401k<0.5时取值0。在9275个家庭中,预计有多少家庭有资格参与401(k)计划?

(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭,利用预测值e401k1,预测其中有多大比例没有401(k)?对于有资格参加401(k)的3637个家庭,其中有多大比例的家庭有401(k)?(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)

(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案,你认为这是模型好坏的一个完备描述吗?

(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变,若一个家庭有某人拥有个人退休金账户,一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少?在10%的显著性水平上,它统计显著异于0吗?

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第5题
对冲基金每年给它投资方的回报从来都不会少于25%。因此,如果这个基金最多只能给我们20%的回报,它就一定不是一个对冲基金。以下哪项的推理方法与上文相同?

A.好的演员从来都不会为自己的一点进步而沾沾自喜,谦虚的黄升一直注意不以点滴的成功而自傲,看来,黄升就是个好演员。

B.移动电话的话费一般比普通电话贵。如果移动电话和普通电话都在身边时,我们选择了普通电话,那就体现节约的美德。

C.如果一个公司在遇到像亚洲金融危机这样的挑战的时候,还能够保持良好的增长势头,那么在危机过后就会更兴旺。秉东电信公司今年在金融危机中没有退步,所以明年会更兴旺。

D.一个成熟的学校在一批老教授离开自己的工作岗位后,应当有一批年轻的学术人才脱颖而出,勇挑大梁。华成大学去年一批教授退休后,大批年轻骨干纷纷外流,一时间群龙无首,看来华成大学还算不上是一个成熟的学校。

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第6题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练

B.我们可以试用在线机器学习算法

C.我们应用PCA算法降维,减少特征数

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

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第7题
某大学WLAN无线校园网已经全面覆盖了校园,AP数量、信号强度等满足覆盖需求。学校无线用户要求接入
某运营商的WLAN,针对现状可采用的最优化技术方案是() 。

A.运营商新建自己的WLAN无线网络 B.运营商利用学校现有无线网络,在AP上增加一个自己的SSID C.运营商利用以前部署的手机基站进行建设覆盖 D.增强AP功率

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第8题
为什么是政府而不是企业或者大学为超级计算机网络的实现出资?这是因为仅仅对超级计算机网络庞大的数据管理能力来说,就有一系列被抨击的问题。没有任何一个企业或者大学自身具有购买整个网络设备的足够财力,并且没有企业或者大学会在不存在配套建设整个网络的机制下为网络的某一部分投资。下面哪项揭示了上面论述的一个缺点?

A.它没有提供一个能解决建设网络所遇到的困境的方法。

B.它没有证明创建一个超级计算机网络作为一个国际网络是不可能的。

C.它没有说明如果是政府而不是企业或者大学提供建设网络的费用时,谁将来维护该网络。

D.它忽略了企业或者大学或者它们两者可以合作建设网络的可能性。

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第9题
下列对大学的认识正确的是()。

A.大学和中学一样,没有任何变化

B.大学是一个放松的地方,根本不需要学习了

C.大学有浓厚的学习研究和成才的氛围,是知识传播的和运用的基地

D.大学是宗教布道的场所

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第10题
为什么是政府,而不是企业或大学为超级计算机网络的实现出资?这是因为仅仅对超级计算机网络庞大的数据管理能力来说,就有一系列被抨击的问题。没有任何一个企业或大学自身具有购买整个网络的机器的足够财力,并且没有企业或大学会在不存在配套建设整个网络的机制下为网络的某一部分投资。下面哪一项揭示了上面论述的一个缺点?()

A.它没有提供一个能解决建设网络所遇到的困境的办法。

B.它没有证明创建一个超级计算机网络作为一个国际网络是不可能的。

C.它毫无理由地认为如果政府提供网络,将会增加这个国家在科学上的杰出贡献。

D.它忽视了企业或大学或它们两者可以合作建设网络的可能性。

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第11题
为一个有6万师生的综合性大学网络中心机房设计的设备方案内容之一是:数据库服务器选用高性能小型机,邮件服务器选用集群服务器,20TB FC磁盘阵列作为邮件服务器的存储器。针对该设备方案,你的评价是__________。

A.数据库服务器和邮件服务器均选择恰当

B.FC磁盘阵列选择不当,应选用IP SAN方式

C.数据库服务器选择不当,邮件服务器选择恰当

D.数据库服务器选择恰当,邮件服务器选择不当

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