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提问人:网友yaoshiyu 发布时间:2022-01-07
[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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更多“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(”相关的问题
第1题
回答本题需用APPLE.RAW中的数据。(i) 定义一个二值变量ecobuy, 在ec lbs>0时取值1, 在时取值0。
回答本题需用APPLE.RAW中的数据。

(i) 定义一个二值变量ecobuy, 在ec lbs>0时取值1, 在时取值0。换言之, 在给定价格下, eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果?

(ii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。

(iii) 在LPM中, 非价格变量联合显著吗?(尽管存在异方差时, 通常的F统计量并非有效, 但我们还是使用它。)除价格变量外,哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响?你认为这合理吗?

(iv) 在第(ii) 部分的模型中, 用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) , 哪个模型对数据的拟合更好?解释log(faminc) 的系数。

(v)在第(iv)部分的估计中,有多少估计概率为负?多少大于1?应该引起你的注意吗?

(vi) 对于第(iv) 部分中的估计, 计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好?

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第2题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统
本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样?hrunsyr的系数大小又会怎么样?

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分),fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中,哪一个是个别显著的?

(iii)在第(ii)部分的模型中, 检验bavg, fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第3题
图像采集原始数据格式是

A. DICOM

B. B.Interfile

C. C.JPG

D. D.PNG

E. E.RAW

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第4题
使用GPA3.RAW数据。数据集来自某大学秋季和春季两个学期的366名学生运动员[类似的一个分析见于Maloney and McCormick(1993),但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据,所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是:运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢?

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng,sat,hsperc,feale,black,white,frestsem,tothrs,crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗?

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中,大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平,那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在,取两个学期数据的差分,问哪些变量将随之消失?现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量,在此分析中被我们忽略了吗?

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第5题
当各边上权值()时,可以使用BFS算法来解决单源最短路径问题。
A、都相等

B、都不相等

C、不一定都相等

D、都大于0

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第6题
另一种置换-选择排序的实现方法是利用最小堆。也可以得到平均长度为2p的初始归并段,这里的p是内存工作区可容纳的记录数。方法实现的步骤

(1)建立初始堆.

①从输入文件中输入p个记录,建立大小为p的堆。

②为第一个初始归并段选择一个适当的磁盘文件作为输出文件。

(2)置换-选择。

内存工作区存在两个堆:当前堆和新堆,新堆紧接在当前堆后存放,总大小为p。

①输出当前堆的堆顶记录到选定的输出文件。

②从输入文件中输入下一个记录。若该记录排序码的值不小于刚输出记录排序码的值,则由它取代堆顶记录,并调整当前堆。若该记录排序码的值小于刚输出记录的排序码的值,则由当前堆的堆底记录取代堆顶记录,当前堆的大小减1。新输入的记录存放在当前堆的原堆底记录的位置上,成为新堆的一个记录。

③如果新堆的记录个数大于「p/2,应着手调整新堆;如果新堆中已有p个记录,表示当前堆已输出完毕,当前的初始归并段结束、应开始创建下一个初始归并段,因此必须另为新堆选择一个磁盘文件作为输出文件。

④重复步骤②~③,直到输入文件输入完毕。

(3)输出剩余记录。

①输出当前堆中的剩余记录,并对输出边调整。

②将内存工作区中的新堆作为最后一个初始归并段输出。

设p=5,排序码序列为(54,15,62,10,77,24,29,20,59,43,69,31,47,38,12,18,51,27),执行置换选择排序的结果如图10-19(a)~图10-19(g)所示.

生成的3个初始归并段为(10,15,24,29,54,59,62,69,77),(20、31,38,43,47,51),(12,18,27)。编写一个算法,实现上述利用堆的置换-选择排序.

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第7题
在图 LP6-12所示的反对数变换器中,试证:。已知10kΩ,试问:当vS由ImV变到10V时,在室温下相应
在图 LP6-12所示的反对数变换器中,试证:。已知10kΩ,试问:当vS由ImV变到10V时,在室温下相应vO的变化范围是多少?设各集成运放是理想的,各品体管特性相同。

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第8题
回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。(i)样本中有多少妇女,又有多少人报告在怀孕期间抽烟?(ii)平
回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。

(i)样本中有多少妇女,又有多少人报告在怀孕期间抽烟?

(ii)平均每天抽烟数量是多少?平均数作为这个案例中“典型”妇女的度量指标好吗?请解释。

(iii)怀孕期间抽烟的妇女中,平均每天抽烟数量是多少?与第(ii)部分中的答案有何区别,为什么?

(iV)求出样本中fath educ的平均值。为何只用1192个观测计算这个平均值?

(V)报告平均家庭收入及其标准误,以美元为单位。

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第9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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