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[主观题]

(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

(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

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

(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1题
利用INJURY.RAW中的数据。 (i)使用肯塔基州的数据,增加male,married以及全套行业和工伤类型虚
利用INJURY.RAW中的数据。 (i)使用肯塔基州的数据,增加male,married以及全套行业和工伤类型虚

利用INJURY.RAW中的数据。

(i)使用肯塔基州的数据,增加male,married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量,重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后,afchnge·highearn的估计值有何变化?这个估计值仍然统计显著吗?

(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的?这是否意味着这个方程无用呢?

(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗?你对此如何解释?

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第2题
本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤
本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤

本题使用INJURY.RAW中的数据。

(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量, 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后, afchnge-high earn的估计值有何变化?这个估计值仍然统计显著吗?

(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法?这是否意味着这个方程无用呢?

(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗?你对此如何解释?

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第3题
法律选择方法中的肯塔基方法是指肯塔基法院将会适用肯塔基法,只要案件与肯塔基州有()。

A.足够或充分的联系

B.最低联系

C.最密切联系

D.最重要联系

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第4题
美国肯塔基州以盛产而出名。

A.Wine

B.Brandy

C.Whisky

D.Beer

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第5题
美国肯塔基州、加利福尼亚洲以盛产()而闻名。

A.Wine

B.Brandy

C.Whisky

D.Beer

E.Coffee

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第6题
一份关于人工和工作的报告《劳动力2020}指出,整个21世纪前期,少数民族占美国劳动力中新增部分的比
例得超过1/2,增长最快的将是来自亚洲和拉丁美洲的工人。这份报告还指出,麦当劳在中国销售汉堡,本国公司在美国肯塔基州生产轿车,这对美国市场已形成新的挑战。 对这段话理解正确的一项是:

A.市场管理不再局限于某个国家的边界

B.全球化已是很多公司无法回避的难题

C.协调多元化的员工是现代企业的趋势

D.劳动力多元化是许多国家出现的问题.

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第7题
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中,推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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第8题
关于I/O接口电路中保存的外设状态信息,说法正确的是()。

A.可以利用系统地址总线送给处理器

B.可以利用系统数据总线送给处理器

C.必须利用系统控制总线送给处理器

D.必须利用专用总线送给处理器

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第9题
利用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2
利用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2

利用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)

(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inft-1统计上显著吗?

(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟?

(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗?

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第10题
本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和
本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后, 显著性水平为5%。

(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。

(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果,那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗?

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第11题
本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部
本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖, 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量?为什么?

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