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更多“被解释变量受自身或其他经济变量过去值影响的现象称为（）。”相关的问题
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
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
(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？
A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以准确鉴别
B.局部解释变量与随机误差项之间将高度相关
C.估计量的精度将大幅度下降
D.估计对于样本容量的变动将十分敏感
E.模型的随机误差项也将序列相关
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
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？
(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。
