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[主观题]

利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计了如下方程式中，trngpa表示本学期的GPA，crsg

利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计了如下方程

利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计了如下方程式中，trngpa表示本学期的GPA

式中，trngpa表示本学期的GPA，crsgpa表示所修全部课程加权平均的GPA，cumgpa表示本学期前的GPA，tothrs表示此学期前总学分，sat表示SAT分数，hsperc表示其在高中班级排名的百分位，female是一个性别虚拟变量，而season也是一个虚拟变量，并在该学生在秋季参加学生运动赛事时取值1。通常的标准误和异方差-稳健的标准误分别报告于圆括号和方括号中。

(i)变量crsgpa、cungpa和tothrs都有预期的估计效应吗？这些变量中有哪些在5%的显著性水平上是统计显著的？使用不同的标准误是否有什么影响？

(ii)为什么虚拟假设利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计了如下方程式中，trngpa表示本学期的GPA 有意义？利用这两种标准误，在5%的显著性水平上针对双侧备择假设检验这个虚拟假设。描述你的结论。

(iii)利用两种标准误来检验参加体育赛事对学期GPA是否有影响。拒绝原假设的显著性水平与所用的标准误有关系吗？

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发布时间：2022-08-16

更多“利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计了如下方程式中，trngpa表示本学期的GPA，crsg”相关的问题

第1题

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。 (i)考虑非观测效应模型其中，θ_t无非表

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。（i)考虑非观测效应模型其中，θ_t无非表

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。

(i)考虑非观测效应模型

其中，θ_t无非表示不同年份的截距，而a_i表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β₂应该有什么样的符号？请解释。

(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？

(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？

(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？

(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？

(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？

(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。

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第2题

用户在Excel电子表格中对数据进行排序操作时，选择“数据”菜单下的“排序”命令，在“排序”对话中，必须指定排序的关键字为（)。

A.第一关键字

B.第二关键字

C.第三关键字

D.主要关键字

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第3题

我们利用CEOSAL1.RAW中的数据估计了如下方程这个方程使得roe对log（salary)具有边际递减的影

我们利用CEOSAL1.RAW中的数据估计了如下方程

这个方程使得roe对log(salary)具有边际递减的影响。这种一般性是必然的吗？解释为什么。

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第4题

利用各省市人均GDP和第一产业中就业比例的数据，试分析各省市人均GDP与第一产业就业比例的相关性，并对其显著性作统计检验。

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第5题

（i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程（8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间

(i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程(8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。

(ii)对方程(8.18)重复第(i)步操作。

(iii)此例对异方差性和对因变量所做的变换说明了什么？

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第6题

药物利用研究中，对通过临床使用所获得的相应的药物利用数据，运用临床药理学和医学统计学的方法进

行评价指的是

A．药物的临床评价

B．药物的疗效评价

C．药物的经济评价

D．药物的市场评价

E．药物的社会评价

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第7题

利用FISH.RAW中的数据。（i)对lavgprc进行不带趋势项的DF单位根检验，你可以得出什么结论？（i

利用FISH.RAW中的数据。

(i)对lavgprc进行不带趋势项的DF单位根检验，你可以得出什么结论？

(ii)进行ADF检验，向其中加入一阶滞后项lavgpre=lavgpre-lavgprc_。它是否会影响你对于lavgprc有无单位根的判断？

(iii)利用DF检验和ADF检验对Itotqty进行一阶单位根检验。你可以得出什么结论？

(iv)基于(i)到(iii)的结论，在对变量进行回归(或者工具变量法)前，改变变量的形式和数量是否有必要？

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第8题

第三方物流是指由物流的实际需求方（第一方)和物流的实际供给方（第二方)之外的第三方部分或全部利用第二方的资源通过和约向第一方提供的物流服务，也称合同物流、契约物流。（)

此题为判断题(对，错)。

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第9题

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利用磨牙后垫排列人工牙哪种提法是错误的

A.利用磨牙后垫可确定后牙的合平面

B.利用磨牙后垫可确定后牙颊舌向的位置

C.下颌第二磨牙应在磨牙后垫的前缘

D.下颌第二磨牙盖过磨牙后垫1／2

E.以上均对

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第10题

(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为交互项的估计

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(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为

交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近，这令人吃惊吗？请解释。

(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是

为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数？[提示：在方程(13.10)中，若β1=0，对处理组和对照组做的假定是什么？]

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第11题

利用MURDER.RAW中的数据。 (i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程并以常用形式报

利用MURDER.RAW中的数据。（i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程并以常用形式报

利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程

并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？

(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？

(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？

(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？

(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？

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