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[主观题]

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。（i) 估计模型math10=β₀+β₁log（expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。

(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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发布时间：2022-10-29

更多“本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u，”相关的问题

第1题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机练习C8。) （i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)

(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，相对一个双侧备择假设，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，在确定一个地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？

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第2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。

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第3题

利用AFFAIRS.RAW中的数据。（i)给定的数据中有多少是女人？变量naffairs是一个已婚的人婚外情的

利用AFFAIRS.RAW中的数据。

(i)给定的数据中有多少是女人？变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大？次数最多的是多少？

(ii)用age，yrsmarr，kids，educ，vryrel，smeral，slghtrel和notrel作为变量，估计一个泊松模型，解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。

(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误，相比于泊松MLE模型下的t值，本题估计出的t值的解释能力如何？

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第4题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。（i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？

(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(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？

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

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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？

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第6题

（本题2018年考试已不适用）根据反不正当竞争法律制度的规定，下列各项中，属于经营者不正当附奖赠促销行为的有（)。

采用谎称有奖的方式进行有奖销售

采用故意让内定人员中奖的方式进行有奖销售

利用有奖销售的手段推销质次价高的商品

抽奖时附奖销售的最高奖金金额达到4000元

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第7题

试利用循环队列编写求k阶斐波那契序列中前n+l项(f.，fi.….，f.)的算法。要求满足：fn≤max面fn+i>m

试利用循环队列编写求k阶斐波那契序列中前n+l项（f.，fi.….，f.)的算法。要求满足：fn≤max面fn+i>m

ax，其中max为某个约定的常数。(注意：本题所用循环队列的容世仅为k，则在算法执行结束时，留在循环队列中的元素应是所求k阶斐波那奥序列中的最后k项。

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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。

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第9题

在教材第7章7.7节曾介绍利用时域特性的解卷积方法,实际问题中,往往也利用变换域方法计算解卷

积.本题研究一种称为“同态滤波"的解卷积算法原理.在此,需要用到z变换性质和对数计算.设

,若要直接把相互卷积的信号x₁(n)与x₂(n)分开将遇到困难.但是,对于两个相加的信号往往容易借助某种线性滤波方法使二者分离.图8-5示出用同态滤波解卷积的原理框图,其中各部分作用如下:

(1)D运算表示将x(n)取z变换、取对数和逆z变换,得到包含x₁(n)与x₂(n)信息的

相加形式.

(2)L为线性滤波器,容易将两个相加项分离,取出所需信号.

(3)D^-1相当于D的逆运算,也即取z变换、指数以及逆z变换,至此,可从x(n)中按需要分离出x₁(n)或x₂(n)完成解卷积运算.

试写出以上各步运算的表达式.

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第10题

利用______命令，可以在浏览窗口浏览表中的数据。

A.USE

B.BROWSE

C.MODIFYSTRU

D.LIST

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第11题

化学反应如下: (1)利用附录中各物质的数据，求上述反应在25°C时的 (2)利用附录中各物质的

化学反应如下: （1)利用附录中各物质的数据，求上述反应在25°C时的（2)利用附录中各物质的

化学反应如下:

(1)利用附录中各物质的数据，求上述反应在25°C时的

(2)利用附录中各物质的数据，计算上述反应在25°C时的

(3)25°C若始态CH₄(g)和H₂(g)的分压均为150kPa,末态CO(g)和H₂(g)的分压均为50kPa,求反应的

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