本题利用BEAUTY.RAW中的数据集,它包含了哈默梅什和比德尔(HamermeshandBiddle,1994)报告变量的一个子集(但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多?
(ii)检验假设:男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示:估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中,都解释belavg的系数。用语言解释假设H0:β1=0相对H1:β1<0的含义,并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗?请解释。
(v)对男人和女人,都增加解释变量educ,exper,experz,uion,goodhlth,black,married,south,bigcity,smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗?
使用GPA1.RAW中的数据。
(i)在估计方程(7.6)中增加变量mothcoll和fathcoll,并以通常的形式报告结果。拥有PC的估计影响会怎么样?PC还是统计显著的吗?
(ii)检验第(i)部分方程中mothcoll和fathcoll的联合显著性,不要忘记报告p值。
(iii)在第(i)部分的模型中增添hsGPA,并判断是否有必要进行这种扩展。
本题利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当lotsize=20000,scrft=2500和bdrms=4时,求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法,在同样的解释变量值的情况下,求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变异而言,决定你是偏好第(i)部分中的模型,还是偏好模型
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk,.male的检验形式,并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上,你应该拒绝这个虚拟假设吗?
(iii)现在,容许男性与女性存在不同截距,判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论,你最后将使用什么样的模型?
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧对立假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0:βlog(hseval)=0的双侧p值。
(iv) 在第(ii) 部分的回归中, log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?
(v)给定前面的回归结果,在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?
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。
ize) 方面的信息, 以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题, 只使用单身者数据(fsize=1)。
(i)数据集中有多少单身者?
(il)利用OLS估计模型
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗?
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗?请解释。
(iv)在1%的显著性水平上,针对H1:β2<1检验H0:β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗?
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归, inc的斜率估计值与第(ii) 部分的估计值有很大不同吗?为什么?
A.每个游标都有一个当前行指针,当游标打开后,当前行指针自动指向结果集的第一行数据
B.如果在声明游标时未指定INSENSITIVE选项,则已提交的对基表的更新都会反映在后面的提取操作中
C.当@@FETCH_STATUS=0时,表明游标当前行指针已经移出了结果集范围
D.关闭游标之后,可以通过OPEN语句再次打开该游标
(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗?它在统计上显著地异于-1吗?
(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化?这种情形与教材表4-1中的情形相比如何?
(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小?(提示:当增加变量lenrol和Istaff后,对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响?)
(iv)Istaff的系数为何为负?它的绝对值算大吗?
(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变,教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗?请解释你的结论。
(vi)总之,你利用ELEM94_95.RAW得到的结论,与教材4-1在形式上一致吗?
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A. 33 MB/s
B. 64MB/s
C. 132 MB/s
D. 164 MB/s