题目如下 1、利用Earnigs_and_Height数据集完成下面的练习,其中包含了美国工人的收入、身高和其他特征的随机样本数据。 (1)建立Earnings对Height的回归方程。①估计的斜率系数显著异于零吗?②构造斜率系数95%的置信区间。 (2)只利用女性的数据回答(1)。 (3)只利用男性的数据回答(1)。 (4)检验原假设:身高对收人的影响对于男性和女性来说是一样的。 (5)身高对收入产生影响的一种解释是,有些职业对体力是有要求的,而体力又与身高相关。当选取的样本局限在那些对体力没有要求的职业时,身高对收人的影响会消失吗? 2、利用Growth 数据集(其中包含了65各国家1960-1995年的平均经济增长率及其他与经济增长有潜在关系的变量数据),但去掉 Malta 的数据,建立 Grorwth对TradeShare的回归方程。 (1)估计的斜率系数统计上显著吗? (2)与参数的t统计量对应的 p 值是多少? (3)构造β1的90%置信区间。 3、利用数据集 Growth,并去除马耳他(Malta)的数据后,完成下列练习: (1)利用命令输出表格,列出Grouth, TradeShare, YearsSchool, Oil, Rev_Coups, Assassinations和RGDP60的样本均值、标准差、最小值和最大值,并列出合适的单位。 (2)建立 Growth对TradeShare , YearsSchool , Rev_Coups , Assayinations 和RGDP60的回归方程,则RevCous的系数估计值是多少?解释其含义。从实际角度看,这个值是大还是小? (3)当一国的所有解释变量均处于均值水平,试预测该国的年均增长率。 (4)为什么回归模型中没有加人变量 Oil?若加入模型中会有什么后果? 4、利用数据集 Birth-weight_Smoking(包含了宾夕法尼亚州(pennsylvania)1989年出生的婴儿体重和母亲多种特征的随机样本数据,如母亲在怀孕期间是否吸烟等)回答下列问题。首先,建立三个回归模型: (a)Birthweight 对 Smoker 回归。 (b)Birthweight对Smoker, Alcohol和Nprevist回归。 (c)Birthweight对Smoker , Alcohol, Nprevist和Unmarried回归。 (1)在每个回归模型中,抽烟对婴儿体重影响的估计值为多少? (2)利用每个回归模型的估计结果,构造抽烟对婴儿体重影响的95%置信区间。 (3)考虑数据集中的各种其他控制变量。你认为哪一个应该加入回归模型中?利用命令输出表格,考察你在问题2中构造的置信区间的稳健性。母亲抽烟对婴儿出生时体重的 影响的合理95%置信区间是多少?
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