题目内容
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[主观题]
回归平方和是指()。
回归平方和是指（)。
A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和
B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和
C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差
D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小
E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小
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A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和
B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和
C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差
D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小
E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小
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A.在解释变量给定值下，被解释变量总体均值的轨迹
B.在解释变量给定值下，被解释变量个值得轨迹
C.在解释变量给定值下，被解释变量样本均值的轨迹
D.在解释变量给定值下，被解释变量样本个值得轨迹
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
A.研究目的是检验一个猜测或"回归出"一个猜测的模型
B.研究过程是基于数据用统计软件"跑"，排斥专业逻辑思维
C.结论往往都高于常识
D.研究结论如果不好解释就调整数据或"代理变量"，直到能够自圆其说
(i)加州的安全带法规在何年何月生效？高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。
(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗？
(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends，unem，spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗？
(iv)在第(iii)部分的回归中，解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗？请解释。
(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数，而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少？其大小看来正确吗？
(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
数据。变量gwage232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)，getup232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，而gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。
(i)将变量gwage232对gmwage和gCPI进行回归。你认为βgmwage的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？
(ii)在第(i)部分的方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。
(iii)将变量getup232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的getup232有影响吗？
(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。在短期或长期中，最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。
A.所估算的回归方程通过X和Y的平均值点
B.相关系数R越接近1，回归的效果越好
C.回归方程的总离差等于回归平方和加上残差平方和
D.测定指数R2越接近0，回归的效果越好
E.回归方程的总离差等于回归平方和减去残差平方和
在EG检验的第二步中，如果均衡误差是稳定序列，则认为()。
A．被解释变量和解释变量为(1，1)阶协整
B．被解释变量和解释变量为平稳的
C．被解释变量和解释变量为(2，1)阶协整
D．被解释变量和解释变量为(1，2)阶协整
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。
(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
A.与被排除在外的前定变量个数正好相等
B.小于被排除在外的前定变量个数
C.大于被排除在外的前定变量个数
D.以上三种情况都有可能发生
