题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

从方程(10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R²=0.281，。这

从方程（10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R²=0.281，。这

从方程(10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R²=0.281，从方程（10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R 。这些事件指标变量在10%的水平上是联合显著的吗？

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更多“从方程(10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，…”相关的问题

第1题

（i)在方程（11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？（ii)从式（11.2

(i)在方程(11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？

(ii)从式(11.27)中去掉时间趋势并添加变量ww2和pil(不要对虚拟变量进行差分)。这两个变量在5%的水平上是显著的吗？

(iii)用第(ii)部分中的模型估计LRP并求出其标准误。与从式(10.19)得到的结果相比较，在式(10.19)中gfr和pe是以水平值形式而非差分形式出现的。

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第2题

一副扑克牌将大王和小王去掉，从剩余的52张扑克牌中任取5张，求下列事件的概率:(1)事件A =“同花" (即5张牌都是同一花色);(2)事件B=“顺子"(即5张牌号码连在一起，例如:“A2345"，...“10JQKA",但5张牌的花色不完全一样);(3)事件C=“仅有一对”。

一副扑克牌将大王和小王去掉，从剩余的52张扑克牌中任取5张，求下列事件的概率:（1)事件A =“同花" （即5张牌都是同一花色);（2)事件B=“顺子"（即5张牌号码连在一起，例如:“A2345"，...“10JQKA",但5张牌的花色不完全一样);（3)事件C=“仅有一对”。

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第3题

写出一个“供给与需求形式”的两方程系统，即方程的左边都是变量y_i(具体地讲是“数量”)：

写出一个“供给与需求形式”的两方程系统，即方程的左边都是变量y_i（具体地讲是“数量”)：

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第4题

本题利用FERTIL3.RAW中的数据。(i)将gfr对t和t2回归，并保留残差，便得到除趋势的gfr_t即。(i

本题利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)将gfr对t和t2回归，并保留残差，便得到除趋势的gfr_t即。（i

本题利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对t和t2回归，并保留残差，便得到除趋势的gfr_t即。

(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t²)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R²有何不同。你有何结论？

(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？

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第5题

利用FERTIL3.RAW中的数据。 (i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。 (ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。（ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。

(ii)将对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t²)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R²有何不同。你有何结论？

(ii)在教材方程(10.35)中加入t³后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？

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第6题

在习题3.4中，我们估计了方程其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。(i)相对于一个双侧对

在习题3.4中，我们估计了方程其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。（i)相对于一个双侧对

在习题3.4中，我们估计了方程

其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。

(i)相对于一个双侧对立假设，是educ还是age在5%的水平上是个别显著的？给出你的计算。

(ii)从方程中去掉educ和age，则得到

在5%的显著性水平上，educ和age在原方程中是联合显著的吗？说明你所给答案的理由。

(iii)在模型中包括educ和age，是否显著影响所估计的睡眠和工作之间的替换关系？

(iv)假设睡眠方程含有异方差性。这对第(i)和(ii)部分计算的检验意味着什么？

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第7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

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

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8题

燃烧必须具备三个条件（）,如果去掉其中一个条件,燃烧即停止

A.火

B.热源

C.氧气

D.可燃物

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第9题

估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：及AR(1)模式于是科克伦

估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：及AR（1)模式于是科克伦

估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：

及AR(1)模式

于是科克伦和奥克特推荐如下步腺来估计ρ。

(1)用通常的OLS方法估计方程①并得到残差u_t。顺便指出，你可以在模型中包含不止一个X变量。

(2)利用第1步得到的残差做如下回归：

这是方程②在实证中的对应表达式。

(3)利用方程③中得到的，估计广义差分方程(129.6)。

(4)由于事先不知道方程③中得到的是不是ρ的最佳估计值，所以把第3步中得到的值代入原回归①，并得到新的残差解为

(5)现在估计如下回归

它类似于方程③，并给出p的第二轮估计值。由于我们不知道p的第二轮估计值是不是真实p的最佳估计值，所以我们进入第三轮估计，如此等等。这正是科克伦-奧克特程序被称为迭代程序的原因。我们该把这种(愉快的)轮回操作进行到什么程度呢？一般的建议是，当p的两个相邻估计值相差很小(比如不是0.01或0.005)时，便可停止迭代。在工资-生产率一例中，在停止之前约需要3次迭代。

a.利用科克伦-奥克特迭代程序，估计工资生产率回归(12.5.2)的p.在得到ρ的“最终”估计值之前需要多少次迭代？

b.利用a中得到的p的最终估计值，在去掉第一次观测和保留第一次观测的情况下，估计工资生产率回归。结果有何差异？

c.你认为在变换数据以解决自相关问题时保留第一次观测重要吗？

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第10题

1.命题演算的公理系统L包含L1、L2、L3、MP 。已知L具有可靠性、完全性、公理独立性。从L中去掉L3得到公理系统L’在L中加上（ A → A ）作为L4得到公理系统L”在这三个公理系统中，具有可靠性的是

1.命题演算的公理系统L包含L1、L2、L3、MP 。已知L具有可靠性、完全性、公理独立性。从L中去掉L3得到公理系统L’在L中加上（A → A ）作为L4得到公理系统L”在这三个公理系统中，具有可靠性的是

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从方程(10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R2=0.281，。这

从方程(10.22)中去掉三个事件指标变量即befile6，affile6和afdec6，我们得到R²=0.281，。这