题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
估计标准误sxy的作用有( )。
A.说明回归模型的拟合是否合适
B.用于区间估计
C.比较不同模型拟合优度的大小
D.与判定系数的作用相同
E.无正确选项
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A.说明回归模型的拟合是否合适
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C.比较不同模型拟合优度的大小
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更多“估计标准误sxy的作用有（)。 A．说明回归模型的拟合是否合…”相关的问题
已知有两个变量，即亩产量y和施肥量x。假定两变量间存在线性关系，并已知：n=10，
(1)建立
(2)计算估计标准误Sxy。
(3)计算相关系数r和r2判定系数，并说明其涵义。
(4)当施肥量x0=35时，试以95%的置信度预测亩产量的平均值和特定值的置信区间。
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？
利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。
(i)考虑非观测效应模型
其中，θt无非表示不同年份的截距，而ai表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β2应该有什么样的符号？请解释。
(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？
(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？
(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？
(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？
(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？
(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。
利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计如下方程
这里trm gpa表示木学期的GPA，crs gpa表示所修全部课程加权平均的GPA，crs gpa表示木学期前的GPA，tot hrs表示此学期前总学分，sat表示SAT分数， hs perc表示其在高中班级排名的百分位，female是一个性别虚拟变量，而season也是一个虚拟变量，并在该学生在秋季参加学生运动赛事时取值1.通常的标准误和异方差-稳健的标准误分别报告于圆括号和方括号中。
(i)变量cr gpa、cumgpa和tot hrs都有预期的估计效应吗？这些变量中有哪些在5%的显著性水平上是统计显著的？使用不同的标准误是否有什么影响？
(ii)为什么虚拟假设H0：
有意义？利用这两种标准误， 在5%的显著性水平上针对双侧对立假设检验这个虚拟假设。描述你的结论。
(iii)利用两种标准误来检验参加体育赛事对学期GPA是否有影响。拒绝虚拟假设的显著性水平与所用的标准误有关系吗？
利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u，并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=train78.)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。
