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[主观题]
利用KIELMC.RAW中的数据，对1978年和1981年估计了如下方程：试将交互项81·near inc的估计值和方
利用KIELMC.RAW中的数据，对1978年和1981年估计了如下方程：
试将交互项81·near inc的估计值和方程(13.9) 中的相应估计值相比较。为什么这些估计值差别如此之大？
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利用KIELMC.RAW中的数据，对1978年和1981年估计了如下方程：
试将交互项81·near inc的估计值和方程(13.9) 中的相应估计值相比较。为什么这些估计值差别如此之大？
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更多“利用KIELMC.RAW中的数据，对1978年和1981年估…”相关的问题
A.利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中
B.利用日志采集工具把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析
C.利用网页爬虫程序到互联网网站中爬取数据
D.对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗？
(v)为了估计支出对math 4的影响， OLS与WLS哪一个看起来更准确？
A.利用平均值和四分位数来确定市场薪酬中心趋势
B.薪酬差异分析主要是分析薪酬数据的离散程度
C.可以利用标准差来衡量薪酬差异
D.对薪酬调查数据进行分析和整理的最主要目的是确定被调查基准岗位的市场薪酬水平
利用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计教材方程(9.37)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。
(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与教材方程(9.38)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？
利用FISH.RAW中的数据。
(i)对lavgprc进行不带趋势项的DF单位根检验，你可以得出什么结论？
(ii)进行ADF检验，向其中加入一阶滞后项lavgpre=lavgpre-lavgprc_。它是否会影响你对于lavgprc有无单位根的判断？
(iii)利用DF检验和ADF检验对Itotqty进行一阶单位根检验。你可以得出什么结论？
(iv)基于(i)到(iii)的结论，在对变量进行回归(或者工具变量法)前，改变变量的形式和数量是否有必要？
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即
。
(ii)将
对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论？
(ii)在教材方程(10.35)中加入t3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近，这令人吃惊吗？请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数？[提示：在方程(13.10)中，若β1=0，对处理组和对照组做的假定是什么？]
