在变量赋值方法I中,引数(自变量)对应的变量是()。
A.#22
B.#2
C.#110
D.#79
A.#22
B.#2
C.#110
D.#79
第1题
在例7.2中,令noPC表示一个虚拟变量:没有一台个人计算机的学生取值1,否则取值0。
(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC,所估计方程的截距会怎么样?noPC的系数是多少?
(ii)如果用noPC取代PC,R2会有什么变化?
(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗?请解释。
第4题
A.中介变量
B.因变量
C.调节变量
D.自变量
第6题
bwght=119.77-0.514cigs
(i)当cigs=0时,预计婴儿的出生体重为多少?当cigs=20(每天一包)时呢?评价其差别。
(ii)这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗?请解释。
(iii)要预测出生体重125盎司,cigs应该为多少?
(iv)样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第(iii)部分中的结论吗?
第7题
A.生存分析
B.卡方检验
C.多重线性回归
D.方差分析
第8题
使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表:
变量mktval为企业的市场价值,profmarg为利润占销售额的百分比,ceoten为其就任当前公司CEO的年数,而comten则是其在这个公司任职的总年
数。
(i)评论profiarg对CEO薪水的影响。
(ii)市场价值是否具有显著影响?试解释你的结论。
(iii)解释ceoten和comten的系数。这些变量是统计显著的吗?
(iv)你如何解释在其他条件不变的情况下,你在这个公司任职时间越长,你的薪水则越低?