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[主观题]

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?

(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?

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第1题
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
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

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?

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第2题
利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和
利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和

人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。

(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么?

(ii)考虑一个模型,用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda:

用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果, 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗?

(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后,这种歧视效应是更大还是更小了?

(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值:

(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗?

(vii)评价如下说法:“由于log(income)和prppov如此高度相关,所以它们不该进入同一个回归。”

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第3题
本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,
本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,并按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗?请加以解释。

(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距?特别是,令两个解释变量都等于零说得过去吗?[提示:记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)的简单回归, 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比,这里估计出来的支出效应是更大还是更小?

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗?

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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第4题
我们希望利用h(n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理,要求采用重叠保留法通

我们希望利用h(n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理,要求采用重叠保留法通过DFT(即FFT)来实现。所谓重叠保留法,就是对输入序列进行分段(本题设每段长度为M=100个采样点),但相邻两段必须重叠V个点,然后计算各段与h(n)的L点(本题取L=128)循环卷积,得到输出序列ym(n),m表示第m段循环卷积计算输出。最后,从ym(n)中选取B个样值,使每段选取的B个样值连接得到滤波输出y(n)。 (1)求V;(2)求B;(3)确定取出的B个采样应为ym(n)中的哪些样点。

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第5题
利用习题5所给的数据,试回答:
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第6题
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题(i)用普通最小二乘法估计如下模型:按照通常的方式报告估
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题(i)用普通最小二乘法估计如下模型:按照通常的方式报告估

利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题

(i)用普通最小二乘法估计如下模型:

按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何?

(ii)解释mailsyear的系数,它比对应的简单回归系数更大还是更小?

(iii)解释propresp的系数,千万要注意propresp的度量单位。

(iv)现在,在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响?

(v)在第(iv)部分的方程中,giftlast的系数有何变化?你认为这是怎么回事?

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第7题
三、根据下列表格回答126-130题 1993-2003年某国国内生产总值指数说明:本题中指数的计算方法为:当

三、根据下列表格回答126-130题

1993-2003年某国国内生产总值指数

说明:本题中指数的计算方法为:当年的数值与上一年数值的比乘以100。举例来说,假设第一年的数值为m,第二年的数值为n,则第二年的指数为100×(n/m)。

126假设1995年的国内生产总值为200亿,那么1996年的国内生产总值为:

A1701亿B2076亿C2152亿D2234亿

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第8题
杆O1B以匀角速度w绕O1轴转动,通过套筒A带动杆O2A绕O2轴转动,若O1O2=O2A=L,q=wt,利用自然坐标表示(以O1为原点,顺时针转向为正向)的套筒A的运动方程为:s= _________。

A.

B.

C.

D.

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第9题
利用下面的数据回答问题。 a.哪些是经营活动产生的现金流? b.利用上述数据,计算投资

利用下面的数据回答问题。

a.哪些是经营活动产生的现金流? b.利用上述数据,计算投资活动产生的现金流。 c.利用上述数据。计算筹资活动产生的现金流。

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第10题
简答题:根据所给材料回答问题。(本题22分) B出版社于2006年年初组织本社小胡等编纂《中国陶瓷赏鉴

简答题:根据所给材料回答问题。(本题22分)

B出版社于2006年年初组织本社小胡等编纂《中国陶瓷赏鉴》,并约定该书的整体著作权归B出版社所有,而编写人对自己所编写的部分享有著作权。该书稿的编写大纲确定后,B出版社社长要求美术编辑室根据大纲配备相应陶瓷精品的照片。美术编辑室主任与某陶瓷博物馆联系后,指派美术编辑小赵合法利用该博物馆的馆藏拍摄了该书所需的全部彩色照片。2006年年底,《中国陶瓷赏鉴》正式出版。该书为图录形式,全书以著名陶瓷作品的彩色照片为主,配有介绍、鉴赏性的文字。

2007年11月,L出版社出版《中国瓷器图录》。该书的表现形式以彩色瓷器照片为主,配有少量说明文字。B出版社将之与《中国陶瓷赏鉴》作比较后发现:两书的总体框架十分相似,都是先按年代、次按品种编排各种陶器或瓷器;两书为照片配的介绍、鉴赏性文字,各有不同,但《中国瓷器图录》中绝大部分彩色瓷器照片与《中国陶瓷赏鉴》中的相同。经调查后,确认这些照片是L出版社擅自从《中国陶瓷赏鉴》中翻拍的。

问题一:《中国陶瓷赏鉴》中的彩色照片是否属于小赵的职务作品?为什么?

问题二:L出版社是否侵犯了B出版社在著作权方面的权利?为什么?

问题三:L出版社是否侵犯了小赵在著作权方面的权利?为什么?

问题四:L出版社是否侵犯了编写人小胡等的著作权?为什么?

问题五:L出版社是否侵犯了陶瓷博物馆在著作权方面的权利?为什么?

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第11题
Scott Kelly JE正在审查Master Toy公司的财务报表以评估该公司的持续增长率。利用给出的信息回答
以下问题。 a.识别并计算杜邦体系中的各要素。 b.利用杜邦体系计算2006年的ROE c.运用公司ROE和留存比例计算2006年的持续增长率。 Master Toy公司:2005年实际的和2006年预计的财务报表(见表19-2)。截止日期为12月31日(单位:100万美元。每股数据除外)

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