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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了Hamermesh and Biddlc(1994) 报告变量的一个子集(

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了Hamermesh and Biddlc（1994) 报告变量的一个子集（

但比其报告回归中的观测更加有用)。

(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？

(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)

(iii)现在针对男女分别估计模型

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了Hamermesh and Biddlc（1994

并以通常方式报告结果。在两种情形中解释belavg的系数。用语言解释假设H₀：β₁=0相对H₁：β₁＜0的含义，并分别求出P值。

(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。

(v) 对男人和女人都增加解释变量educ， exper，experz，union，goodhlth，black，married， south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？

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第1题

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。(ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。（ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。

(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。

(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型

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第2题

本题使用WAGEI.RAW中的数据。（i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？（ii)

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？

(ii)求出样木中的平均小时工资。它看起来是高是低？

(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI) 。

(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？

(v)样本中有多少女人和男人？

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第3题

文件TRAFFIC2.RAW包含了加州1981年1月一1989年12月车祸、交通法规和其他变量的108个月度观测。

利用这个数据集回答本题。

(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。

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第4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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第5题

要以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。（)

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第6题

利用CHARITY.RAW中的数据回答本题。变量respond是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织最近的邮

件做出捐助响应，这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应，这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果，并解释变量resplast的系数。

(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？

(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)

(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？

(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？

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第7题

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nettfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(Js

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nettfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（Js

ize) 方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用单身者数据(fsize=1)。

(i)数据集中有多少单身者？

(il)利用OLS估计模型

并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？

(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。

(iv)在1%的显著性水平上，针对H₁：β₂＜1检验H₀：β₂=1，求出p值。你能拒绝H0吗？

(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归， inc的斜率估计值与第(ii) 部分的估计值有很大不同吗？为什么？

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第8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9题

数据挖掘的一般步骤是：①选取数据挖掘方法②从数据仓库中抽取需要的数据集③模式发现并可视化④ETL数据到数据仓库中（)。

A.①③④②

B.④③①②

C.④②①③

D.①④③②

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第10题

icd文件中数据集允许的最大容量通过以下哪个属性修改？（)

A.ConfDataSet

B.ConfReportControl

C.ReportSettings

D.GSESettings

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第11题

在数据挖掘方法中，将数据集分割为若干有意义的簇的过程称为_____分析，它是一种无制导的学习方法。

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