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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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第1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2题

依照无线LAN的介质访问控制和原理，下列说法正确的是（）。

A.无线LAN中，需要对数据进行编码调制后才能在无线信道上传输

B.跳频扩频技术就是利用编码来不断地改变载波的额定频率

C.直接序列扩频技术就是利用数据编码来随机地改变载波的相位

D.无线LAN中使用扩频技术，可有效地利用频谱

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第3题

利用FERTIL3.RAW中的数据。 (i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。 (ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。（ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。

(ii)将对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t²)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R²有何不同。你有何结论？

(ii)在教材方程(10.35)中加入t³后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？

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第4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

（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

(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5题

利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业和工资序列

利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门（男人和男孩用品部门)的就业和工资序列

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。

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第6题

教材例13.9并利用CRIME4.RAW中的数据。 (i)假定你在做差分以消除非观测效应后，认为Alog(polpc)

教材例13.9并利用CRIME4.RAW中的数据。（i)假定你在做差分以消除非观测效应后，认为Alog（polpc)

教材例13.9并利用CRIME4.RAW中的数据。

(i)假定你在做差分以消除非观测效应后，认为Alog(polpc)与Alog(crmrte)是同时决定的;特别是犯罪的增加与警察人数的增加有关。这对解释教材方程(13.33)中Alog(polpc)的正系数有何帮助？

(ii)变量taxpc表示全县人均征税量。将它排除在犯罪方程之外看上去合理吗？

(iii)在包括了潜在的工具变量Alog(taxpc)后，利用混合OLS估计Alog(polpc)的约简型。Alog(taxpc)看起来是一个很好的备选ⅣV吗？

(iv)假设在几年后，北卡罗来纳州资助某些县扩大其警察规模。你如何利用这个信息估计增加的警察对犯罪率的影响？

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第7题

利用WAGE2.RAW中的数据估计一个简单回归，以便用智商（IQ)来解释月薪（wage)。（i)求出样本中的平

利用WAGE2.RAW中的数据估计一个简单回归，以便用智商(IQ)来解释月薪(wage)。

(i)求出样本中的平均工资和平均IQ。IQ的样本标准差是多少？(总体中的IQ已标准化为平均值是100，标准差是15。)

(ii)估计一个简单回归模型，其中IQ提高一个单位导致wage变化相同的数量。利用这个模型计算IQ提高15个单位时，工资的预期变化。10能够解释大多数工资波动吗？

(iii)现在再估计一个模型，其中IQ提高一个单位对工资具有相同的百分比影响。如果IQ提高15个单位，预期工资提高的百分比大约是多少？

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第8题

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。（)

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。( )

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第9题

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

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

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。

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第10题

利用样本数据对总体特征的推断时，当总体分布给定或假定的情况下，使用参数检验。（)

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第11题

在图书数据库中，利用自动创建数据页创建一个基于图书表的数据访问页。

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