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死因诊断的第I部分..三栏,其相互之间的逻辑关系是:病(根本死因)发展→病(中介原因)发展→病(直接死因)导致死亡()

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第1题

第Ⅰ部分a),b),c)各行死因之间()

A、应具有顺序关系

B、应具有逻辑关系

C、以上都是

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第2题

利用LOANAPP.RAW中的数据。 (i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程,计算其异方差-稳
利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程,计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0?有没有哪个估计值大于1?而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么?

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第3题

使用WAGE1.RAW中的数据。 (i)估计方程 保留残差并画出其直方图。 (ii)以log(wage)作为因变量
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)估计方程

保留残差并画出其直方图。
(ii)以log(wage)作为因变量重做第(i)部分。
(iii)你认为是水平值-水平值模型还是对数-水平值模型更接近于满足假定MLR.6?

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第4题

使用LOANAPP.RAW中的数据。 (i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%? (i
使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?
(ii)在第7章的计算机练习C8中,去掉obrat>40的观测,重新估计第(ii)部分中的模型。white的系数估计值和:统计量将会怎样?
(ii)βwhite看起来对所使用的样本过度敏感吗?

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第5题

使用WAGE2.RAW中的数据。 (i)在教材例15.2中,用sibs作为educ的一个工具,教育回报的Ⅳ估计值是0.
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例15.2中,用sibs作为educ的一个工具,教育回报的Ⅳ估计值是0.122。为了使你自己确信,运用sibs作为educ的Ⅳ,与仅将sibs代入以取代educ并做OLS回归的确是不一样的,试将log(wage)对sibs进行回归,并解释你的结果。
(ii)变量brthord是出生的次序(对最先出生的子女,brthord为1,对第二个出生的子女,其值为2,等等)。解释为什么educ可能与brthord负相关。进行educ对brthord的回归,判断是否存在统计上显著的负相关。
(iii)在教材方程(15.1)中用brthord作为educ的一个IV。报告并解释其结果。
(iv)现在,假定我们将兄弟姐妹的数目作为解释变量而引入工资方程。这在某种程度上控制了家庭背景。

假设我们想用brthord作为educ的Ⅳ,并假定sibs是外生的。educ的约简型是

表述并检验识别假定。
(v)用brthrd作为educ的IV(sibs作为自身的ⅣV),估计第(iv)部分中的方程。评论βeduc和βsibs的标准误。
(vi)运用第(iv)部分中的拟合值educ,计算edue与sibs之间的相关。用该结论解释你在第(v)部分中发现的结果。

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第6题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。) (i)利用OLS估计模型 以常用
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧备择假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中,log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?
(v)给定前面的回归结果,在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?

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第7题

使用HPRICE1.RAW中的数据,估计如下模型: 其中,price是以千美元为单位的住房价格。 (i)以方程
使用HPRICE1.RAW中的数据,估计如下模型:

其中,price是以千美元为单位的住房价格。
(i)以方程的形式写出结果。
(ii)住房在保持面积不变的同时又增加一间卧室,估计其价格会提高多少?
(iii)住房增加一间大小为140平方英尺的卧室,估计其价格会提高多少?将这个答案与你在第(ii)部分的答案相比较。
(iv)价格的波动有多大比例能被平方英尺数和卧室数解释?
(v)样本中的第一套住房有sqrft=2438和bdrms=4。从OLS回归线计算这套住房的预计销售价格。
(vi)样本中第一套住房的实际销售价格是300000美元(price=300)。求出这套住房的残差。它是否表明购买者为这套住房支付了过低或过高的价格?

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第8题

利用FRINGE.RAW中的数据。 (i)样本中有多大百分比的工人pension等于0?对于养老金不等于0的工人
利用FRINGE.RAW中的数据。
(i)样本中有多大百分比的工人pension等于0?对于养老金不等于0的工人,pension的取值范围为多大?为什么托宾模型适合于模型化pension?
(ii)估计一个用exper、age、tenure、educ、depends、married、white和male解释pension的托宾模型。白人和男性的养老金统计上显著地高一些吗?
(iii)对于同样35岁、单身无赡养负担、受16年教育和有10年工作经验的一个白人男子和一个非白人女子,利用第(ii)部分中的结果估计其期望养老金的差异。
(iv)在这个托宾模型中添加union,并评论其显著性。
(v)以养老金-收益比peratio作为因变量,再做第(iv)部分中的托宾模型。(注意这个比值介于0和1之间,但常常取值0,而永远也不会接近1。因此用托宾模型作为一个近似很好。)性别或种族对养老金-收益比有影响吗?

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第9题

在进行死亡孕产妇的死因诊断时,如出现衰竭体征,诊断时应明确是呼吸衰竭或是循环衰竭,不需搞清原发疾病。()

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第10题

利用数据集401KSUBS.RAW。 (i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,a
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第11题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。 (i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化?hrunsyr的系数大小又会如何变化?

(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(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?
(ii)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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