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[主观题]

利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不

利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不

利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方

(ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。

(iii)利用一个足够稳健的检验,也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验,检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗?

(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化,用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少?1987年呢?这个差别在统计上显著吗?

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的原假设,并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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第1题
利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)估计模型 用混合最小二乘法,算出估计值和常见形式的标准误差。

利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)估计模型

用混合最小二乘法,算出估计值和常见形式的标准误差。

(ii)用随机效应估计(i)中模型(试想vit=ai+uir),RE和混合最小二乘估计的β1值比较如何?

(iii)RE和混合最小二乘估计的标准误差一致吗?哪一个更可信?为什么?。

(iv)在(i)、(ii)的估计中加入一完整系列的年份虚拟变量。你在(i)、(ii)中得到的结论有什么变化吗?

(v)现在从(iv)出发,用FE估计模型,指出除年份外的所有解释变量。对年份虚拟变量,FE与RE估计的系数有何不同?

(vi)你能从这个具体例子中得出什么一般结论?

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第2题
(i)在教材例14.4的工资方程中,为了估计工会会员的工资增益,解释职业虚拟变量为什么可能是重要
(i)在教材例14.4的工资方程中,为了估计工会会员的工资增益,解释职业虚拟变量为什么可能是重要

的遗漏变量。

(ii)如果样本中每名男性在1981~1987年之间都拥有相同职业,你在固定效应估计中还需要包含职业虚拟变量吗?请解释。

(iii)利用WAGEPAN.RAW中的数据(包括方程中的8个职业虚拟变量),使用固定效应法估计方程。union的系数变化很大吗?其统计显著性如何?

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第3题
图表是利用报表文件中的数据生成的,可以独立存在。()
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第4题
利用查询设计器可以对表中的数据进行查询或统计。()
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第5题

数据可视化是研究如何利用图表展现数据中隐含的信息和蕴含的规律的方法。()

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第6题
本题利用0KUN.RAW中的数据:也可参见计算机习题11.11。

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第7题
在Word 2010中,能够利用公式计算表格中的数据。()

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第8题
教育研究技术中,数据统计的分析方法有哪几种类型?()

A.描述统计

B.推断统计

C.数理统计

D.利用SPSS数据统计软件

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第9题
()是表示水泵性能中对能量有效利用的数据。

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第10题
利用DTS不能把oracle,access,sybase和informix中的数据转换到sql server2000中。()
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