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[主观题]
在随机效应模型中，定义复合误差为vit=ai+uit，其中ai与uit无关，而且uit⌘
在随机效应模型中，定义复合误差为vit=ai+uit，其中ai与uit无关，而且uit有常方差
并且是序列无关的。
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在随机效应模型中，定义复合误差为vit=ai+uit，其中ai与uit无关，而且uit有常方差并且是序列无关的。
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更多“在随机效应模型中，定义复合误差为vit=ai+uit，其中a…”相关的问题
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？
(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对r,t2,t3和截距项进行回归)。评论这个回归的R²。
(ii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预测误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据，做Agfr1对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfr1服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？
(v)用随机游走模型预测从1980年到1984年的gfr：gfrn+1的预测值无非就是gfn。求出MAE。它与第(ii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预测方法？
(vi)用直至1979年的数据，估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？
(vii)用AR(2)模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预测效果更好吗？
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？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
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。
下列关于变量的说法中，正确的是()。
A．在复合语句中定义的变量也是局部变量，它的生存期在本复合语句执行完毕即告结束
B．在一定范围内，整型变量和字符型变量可以相互赋值，如：int a;char s='a';a=s是可以的
C．全局变量的有效范围是从该变量的定义位置开始到本工程结束
D．{char a;a=878*101;cout＜＜a;}，本复合语句输出的值为：88678
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格，并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。
(i)对于样本中的660个家庭，有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果？
(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗？你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义？
(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量，估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。
(iv)faminc和hhsize联合显著吗？
(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗？请解释。
(vi)令β1和β2为ecoprc和regprc的系数，相对一个双侧备择假设，检验假设H0:-β1=β2。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验，你可能还要参考教材4.4节
(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)]，称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少？
(viii)计算ecolbs，和ecolbsi之相关系数的平方。
(ix)现在，利用第(iii)部分中同样的解释变量，估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多？从拟合优度来看，托宾模型比线性模型更好吗？
(x)评价如下命题：“由于托宾模型的R，如此之小，所以估计的价格效应可能是不一致的。”
在项目时间管理中，赶工指的是()。
A.通过重新定义逻辑关系来减少项目工期
B.为进度风险模型减少计算机网络停工的时间
C.按优先级对关键路径的活动施加附加的资源
A.通过重新定义逻辑关系来减少项目工期
B.为进度风险模型减少计算机网络停工的时间
C.对所有项目活动施加附加的资源
D.按优先级对关键路径的活动施加附加的资源
在简单回归模型教材(5.16)中，我们在前4个高斯-马尔科夫假定下证明了，形如教材(5.17)的估计量是斜率β1的一致估计量。给定这样一个估计量，定义β1，的一个估计量为
。
证明plimβ0=β0
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。
