题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
在习题4.2中，我们在一个解释CE 0薪水的模型中增加了变量企业股票的回报ros，结果表明ros是不显
著的。现在，定义一个虚拟变量roneg，它在ros<0时等于1，而在ros≥0时等于0。利用CEOSAL1.RAW来估计模型
讨论对
的解释及其统计显著性。
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讨论对的解释及其统计显著性。
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更多“在习题4.2中，我们在一个解释CE 0薪水的模型中增加了变量…”相关的问题
刚从法学院毕业的学生的起薪中位数由下式决定：
其中，
是整个待毕业年级LSAT成绩的中位数，GPA是该年级大学GPA的中位数，libvol是法学院图书馆的藏书量，cost是进入法学院每年的费用， 而是法学院的排名(rank=1的法学院是最好的) 。
(i)解释为什么我们预期βs≤0。
(ii)你预计其他斜率参数的符号如何？给出你的理由。
(iii)使用LAWSCH85.RAW中的数据，估计出来的方程是
在其他条件不变的情况下，预计GPA中位数相差一分会导致薪水有多大差别？(以百分比回答。)
(iv)解释变量log(libvol) 的系数。
(v)你是否认为，应该进入一个排名更高的法学院？从预计的起薪来看，排名相差20位的价值有多大？
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(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，相对一个双侧对立假设，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H0：βlog(hseval)=0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，在确定一个邮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？
利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)
(i)样本中最年轻的人多少岁？这个年龄的有多少人？
(ii)在模型中，β2的字面解释是什么？它本身有什么意义吗？
(iii)估计第(ii)部分中的模型，并以标准形式报告结果。你关心age的系数为负吗？请解释。
(iv)由于样本中最年轻者为25岁，若认为给定收入水平下，25岁时净总金融资产的平均量最低，这有意义吗？记得age对nettfa的偏效应为β2+2β3age，所以在25岁时的偏效应为β2+2β2(25)=β2+50β3称之为θ2。求并得到检验H0：θ2=0的双侧P值。你应该得到θ2很小且在统计上也不显著的结论。
【问题】
(1)本例描述的事件对陈华的工作动力会产生什么样的影响？
(2)哪一种激励理论可以更好地解释陈华的困惑？简述其理论内容。
(3)你觉得李江林的解释会让陈华感到满意吗，请说明理由。
(4)你认为公司应当对陈华采取什么措施？为什么？
【问题】
(1)本例描述的事件对陈华的工作动力会产生什么样的影响？
(2)哪一种激励理论可以更好地解释陈华的困惑？简述其理论内容。
(3)你觉得李江林的解释会让陈华感到满意吗，请说明理由。
(4)你认为公司应当对陈华采取什么措施？为什么？
利用PNTSPRD.RAW中的数据。
(i)变量favwin是一个二值变量，在拉斯维加斯所押的球队胜出了预定的分数差时取值1。估计所押球队获胜概率的线性概率模型为
如果分数差包括了所有相关的信息，那我们预期β0=0.5。请解释。
(ii)用OLS估计第(i)部分的模型。相对于双侧备择假设检验H0:β0=0.5。同时使用通常的标准误和异方差一稳健的标准误。
(iii)spread在统计上显著吗？当spread=10时，被押球队获胜的估计概率是多少？
(iv)现在对P(favwin=Ilspread)估计一个概率单位模型。解释和检验截距项为0的虚拟假设。[提示：注意Φ(0)=0.5。]
(v)利用概率单位模型估计当spread=10时被押球队获胜的概率。并与第(iii)部分的LPM估计值相比较。
(vi)在概率单位模型中增加变量fuvhome、fav25和und25，并用似然比检验来检验这些变量的联合显著性。(x2分布中的自由度是多少？)解释这个结果，注意分数差是否包括了赛前可观测到的全部信息这个问题。
在正文中我们说明，对于一个一价离子来说，超过19kcal/mol的溶剂化能来自于与它距离≥8.5Å的水分子。解释为何如此。
高等数学复旦大学出版第三版下册课后习题答案习题九
在平面xOy上求一点，使它到x=0, y=0及x+2y-16=0三直线距离的平方之和为最小。
有计划上大学的中学高年级学生。
(Ⅰ) 假设你有权进行一项控制实验。请说明为了估计hours对sal的引致效应， 你将如何构建实验。
(Ⅱ) 考虑一个更加实际的情形， 即由学生选择在备考课程上花多少时间， 而你只能随机地从总体中抽出sat和hours的样本。将总体模型写作如下形式：
其中，与通常带截距的模型一样， 我们可以假设E(u)=0。列举出至少两个u中包含的因素。这些因素与hours可能呈正相关还是负相关？
(III)在(Ⅱ)的方程中，如果备考课程有效，那么β1的符号应该是什么？
(Ⅳ)在(Ⅱ)的方程中，β0该如何解释？
