在相关分析中，两个变量都是随机的;而在回归分析中，则要求自变量为非随机变量。（)

A、都是随机的

B、都不是随机的

C、一个是随机的一个不是随机的

D、随机或不随机都可以

设计一个名为IntSequence的接口表示整数序列，该接口包含boolean hasNext（)和int next（)两个方法。定义一个名为RandomIntSequence的类实现IntSequence接口，其中包含一个private整型变量n。在hasNext（)方法中随机生成一个两位整数，存储到变量n中，然后返回true。在next（)方法中返回n的值。

某医师在研究工作中分析两个变量的相关回归关系，算得的统计量是：∑(x-)2=45.2，∑(y-)2＝78.8，∑(x-)(y-)＝-55.6，∑()2＝82.7，这里有错误的是统计量中出现了

A.

B.

C.

D.

E.

券项目， 则取值为1， 再令scorei表示这个孩子在后来的标准化考试中的成绩。假设这个参与变量voucheri独立于影响考试成绩的已观测因素和未观测因素，在这个意义上，它就是完全随机的。

(i) 如果你利用一个容量为n的随机样本进行score。对voucheri的简单回归， 那么， 普通最小二乘估计量能给出教育券项目影响的一个无偏估计量吗？

(ii)假设你还可以搜集到一些诸如家庭收入、家庭结构(比如孩子是否与双亲住在一起)和父母的受教育水平等背景信息。为了得到教育券项目影响的无偏估计量，你需要控制这些因素吗？请解释。

(iii)你为什么应该在回归中包含这些家庭背景变量？有没有你不包含这些背景变量的情况呢？

A、两个变量都为偏态分布

B、一个属等级资料，一个属计量资料

C、两个都属等级资料

D、变量值都为率或构成比

E、两个变量都为正态分布

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？

不满足OLS基本假定的情况，主要包括（)。

A、随机序列项不是同方差，而是异方差

B、随机序列项序列相关，即存在自相关

C、解释变量之间相关

D、解释变量是随机变量，且与随机扰动项相关

E、因变量是随机变量，即存在误差

A.效度系数是说明测验分数与效标资料间的相关程度

B.效标效度常用积差相关法

C.效标效度的二列相关法，用于两个变量国的一个是真正的二分称变量

D.效标效度的点二列相关法，用于两个变量中的一个是被人为的二分称变量

著的。现在，定义一个虚拟变量roneg，它在ros<0时等于1，而在ros≥0时等于0。利用CEOSAL1.RAW来估计模型

讨论对的解释及其统计显著性。

利用TWOYEAR.RAW中的数据。

(i)变量stotal是一项标准化测试变量，可用作无法观测的能力的代理变量。求stotal的样本均值和标准差。

(ii)做警察和univ对stotal的简单回归。两个大学教育变量都与stotal统计相关吗？请解释。

(iii)在教材方程(4.17)中增加stotal，并检验二年制大专和四年制大学教育具有相同回报的假设，备择假设是四年制大学的回报更高。你的结论与4.4节中的结论有何区别？

(iv)在第(iii)部分估计的方程中增加stotal2。测试分数变量的二次项有必要吗？

(v)在第(iii)部分的方程中增加stotal·警察和stotal·univ。这两项联合显著吗？

(vi)你通过使用stotal而控制能力变量的最终模型是什么？说明你的理由。