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计量经济学
异方差OLS 估计量仍是无偏且一致的。
发布于 2021-03-31 11:38:28
【填空题】
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喵星人fight!
2023-03-31
一个爱好旅行的漂亮妹子。
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关于作者
隔壁老樊
一份耕耘,一份收获,付出就有回报永不遭遇过失败,因我所碰到的都是暂时的挫折。
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1
假设我们关心的因变量是婴儿出生体重 Bight(单位为盎司),自变量是母亲在怀孕期间平均每天抽烟数量 Cigs(单位为根),建立如下一元线性回归模型: " Bwght"=α+β Cigs+ε 使用美国妇女生育相关数据集 BWGHT.RAW的估计结果为: " Bwght"="119.77"-0.514 Cigs 根据回归结果" Bwght"="119.77"-0.514 Cigs,当婴儿母亲在怀孕期间每天抽烟20根时,预测婴儿出生体重为( )盎司
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假设无约束回归方程中共有4个待估参数,其样本容量为229,无约束回归的拟合优度Rur2=0.6873;而F检验的约束条件个数m=3,约束回归的拟合优度Rr2 =0.5377,则F统计量为( )(保留两位小数点)。
3
法学院应届生起薪由下式决定: log(salary)=β0+β1LAST+β2GPA+β3log?(li Bvol)+β4log?( Cost)+β5rank+u 其中,LAST代表整个待毕业年级LAST成绩的中位数,GPA代表该年级大学GPA的中位数,li Bvol是法学院的图书馆藏书量, Cost是进入法学院每年的费用,而rank是法学院排名(例如,rank=1代表法学院排名第一)。使用数据估计出来的方程是log(salary)=8.34+0.0047 LAST+0.248 GPA+0.095 log?(li Bvol)+0.038 log?()-0.0033 rank从预计起薪来看,法学院排名相差20位意味着起薪差差异为 ( )(使用百分比,保留1位小数点)
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法学院应届生起薪由下式决定: log(salary)=β0+β1LAST+β2GPA+β3 log?(li Bvol)+β4 log?( Cost)+β5rank+u 其中,LAST代表整个待毕业年级LAST成绩的中位数,GPA代表该年级大学GPA的中位数,li Bvol是法学院的图书馆藏书量, Cost是进入法学院每年的费用,而rank是法学院排名(例如,rank=1代表法学院排名第一)。使用数据估计出来的方程是:log(salary)=8.34+0.0047 LAST+0.248 GPA+0.095 log?(li Bvol)+0.038 log?()-0.0033 rank 在其他条件不变情况下,预计GPA中位数增加1分会导致薪水增加( )
5
怀特检验假设条件方差函数仅有一次项。
6
简单回归模型即一元线性回归模型。
7
样本回归函数是总体回归函数的一个样本估计( )。
8
准差分法中PW比 CO更有估计效率。
9
一般来说时间序列数据比较容易出现自相关,横截面数据不易出现自相关。
10
相比大样本理论,小样本理论的假设过强。
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