利用数据集401KSUBS.RAW，仅考虑无子女的已婚夫妇（marr=1，fsize=2)。

利用数据集401KSUBS.RAW，仅考虑无子女的已婚夫妇(marr=1，fsize=2)。

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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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数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nenfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（fsi
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β₀+β₁inc+β₂age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H₀:β₂＞1检验H₀: β₂=1,求出p值。你能拒绝H₀吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？

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利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据（fsize=1)。我们关心的等式如下： （i)利用OLS估
利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：

(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。
(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。

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对（许多美国工人可用的)401（k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集40
对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。
(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少？
(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项，并以通常形式报告结论。
(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗？性别呢？请解释。
(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗？
(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k₁，定义e401k₁在e401k≥0.5时取值1，并在2e401k＜0.5时取值0。在9275个家庭中，预计有多少家庭有资格参与401(k)计划？
(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭，利用预测值e401k₁，预测其中有多大比例没有401(k)？对于有资格参加401(k)的3637个家庭，其中有多大比例的家庭有401(k)？(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)
(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案，你认为这是模型好坏的一个完备描述吗？
(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变，若一个家庭有某人拥有个人退休金账户，一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少？在10%的显著性水平上，它统计显著异于0吗？

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需要利用JTRAIN2.RAW和JTRAIN3.RAW两个数据集。前者是工作培训实验的结果。而文件JTRAIN3.RAW包含了所观测到的数据，其中个人基本上是自己决定是否参加工作培训。数据集包含同一时期的数据。
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。

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利用数据集GPA1.RAW。 （i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS
利用数据集GPA1.RAW。
(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。
(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA，和colGPA，的回归中，求拟合值。
(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？
(iv)在第(iii)部分的WLS估计中，求异方差-稳健的标准误。换言之，容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗？

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在一个工作表中,利用记录单删除记录与用删除行命令记录不同之处是,用记录单删除记录,（)。
A、不仅删除数据清单中该记录的所有单元格,而且删除数据清单之外的单元格;用删除行命令时,仅删除数据清单中该行的记录的所有单元格,数据清单之外的单元格不受影响
B、仅删除数据清单外该记录的所有单元格,数据清单中的单元格不受影响;用删除行命令时,该行所有单元格全被删除
C、仅删除数据清单中该记录的所有单元格,数据清单之外的单元格不受影响;用删除行命令时,该行所有单元格全被删除
D、记录所在行的所有单元格全被删除;用删除行命令时,仅删除数据清单中该行的记录的所有单元格,数据清单之外的单元格不受影响

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雷诺考特的日治疗费用仅相当于糠酸莫米松的（)。

证明二分图G=（N，E)有完美对集当且仅当对每一个点子集，都有|Γ（S)|≥|S|。
证明二分图G=(N，E)有完美对集当且仅当对每一个点子集，都有|Γ(S)|≥|S|。

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设图G连通，并设S是N的非空真子集，证明边割是G的割集当且仅当点导出子图G[S]和都连通。
设图G连通，并设S是N的非空真子集，证明边割是G的割集当且仅当点导出子图G[S]和都连通。

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()防盗器考锁定离合、制动或转向盘来达到防盗的目的。