题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
根据统计和非统计方法之间的不同把数据挖掘分为（）
。
A) 假设驱动的数据挖掘
B) 目标驱动的数据挖掘
C) 发现驱动的数据挖掘
D) 技术驱动的数据挖掘
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利用PRISON.RAW中的数据。
(i)以教材(16.41)中的2SLS估计结果为基础，估计Alog(prisonit)的约简型方程。其中，IVs，final1和final2分别都是统计显著的吗？
(ii)求(i)中的约简型方程残余，把它加入教材(16.41)的方程中，并且检验Δlog(prisonit)的内生性，你的结论是什么？
(iii)在应用2SLS法估计教材方程(16.41)时检验单个过度识别约束。你的结论是什么？
(iv)在这个应用过程中，2SLS和OLS两种方法之间的不同实际上重要吗？
A.处理误差
B.组间方差
C.随机误差
D.非随机误差
A.比赛拍球、跳绳、跳远或投沙包时，可通过数数、测量的方法确定名次
B.解决春游去哪里玩的问题时，在幼儿充分表达自己想去的地方后，引导他们统计选择不同地点的人数，并根据统计结果做出决定
C.收拾积木装入盒子时，引导幼儿体验图形之间的转换
D.滑滑梯时，按照先来先玩的规则有序地排队玩
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少？这个差异是统计显著的吗？
(ii)在这个方程中增加变量exper和tenure²，证明即便在20%的显著性水平上，它们也不是联合显著的。
(iii)扩展原模型，使受教育回报取决于种族，并检验受教育的回报是否的确取决于种族。
(iv)再回到原模型，但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和己婚非黑人之间的工资差异是多少？
A.选取特定项目实施测试，能够推断总体
B.非抽样风险是由人为因素导致的
C.统计抽样方法下不能采用随意选样方法选取样本
D.在统计抽样与非统计抽样方法之间进行选择时主要考虑成本效益
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
