在一个E-R模型中,有3个不同的实体集和3个不同的二元联系,其中有1个一对一联系、1个一对多联系和1个多对多联系,根据E-R模型转换成关系模型的规则,转换成关系的数目是()。
A.6
B.5
C.4
D.3
- · 有3位网友选择 D,占比33.33%
- · 有3位网友选择 B,占比33.33%
- · 有3位网友选择 C,占比33.33%
A.6
B.5
C.4
D.3
(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?
(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。
(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?
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