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[主观题]

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

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

(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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更多“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”相关的问题

第1题

利用CHARITY.RAW中的数据回答本题。变量respond是一个虚拟变量,如果一个人对慈善组织最近的邮
件做出捐助响应, 这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量, 如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应, 这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) , propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果, 并解释变量resplast的系数。

(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗?

(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意, propresp增加1是最大可能变化。)

(iv) 在回归中增加propres p以后, resp last的系数有何变化?这讲得过去吗?

(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大?为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计?

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第2题

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。(i)求出math 4的最大值
MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。(i)求出math 4的最大值

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。

(i)求出math 4的最大值和最小值。这个范围合理吗?请解释。

(ii)有多少学校在数学测试中有100%的通过率?占整个样本的百分比是多少?

(iii)有多少学校的数学通过率刚好是50%?

(iV)比较数学和阅读的平均通过率。哪个测试更难通过?

(V) 求出math4和read4之间的相关系数。你得到的结论是什么?

(Vi)变量exppp是平均每个学生的支出。求出exppp的平均值和标准差。你认为学生均支出存在大幅差异吗?

(Vii)假设学校A平均每个学生支出6000美元, 学校B平均每个学生支出5500美元。学校A的支出超过学校B的支出百分之多少?与根据自然对数之差近似的百分比差异100x[log(6000)-log(5500)] 进行比较。(参见附录A中的A.4节。)

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第3题

以下关于大数据说法中,不正确的是()。
以下关于大数据说法中,不正确的是()。

A、大数据和大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。

B、大数据级别的容量可能是TB、PB、YB、BB、DB

C、大数据通常是万亿或EB,可能收集自传感器、气候信息、公开信息(如杂志报纸文章)、或购买交易记录、网络日志、病历、军事监控、视频和图像档案、大型电子商务大数据……

D、大数据中,价值密度通常较低,如果能够合理利用并正确、准确地分析,将会带来很高的价值回报。

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第4题

1999—2008年某国的部分经济数据如下表所示。 单位:%

1999—2008年某国的部分经济数据如下表所示。

单位:%

年份

GDP增长率

消费价格指数

银行一年期利率

失业率

1999

-0.5

3.1

5.69

6.8

2000

3.0

2.9

3.52

7.5

2001

2.7

2.7

3.02

6.9

2002

4.0

2.7

4.21

6.1

2003

2.7

2.5

5.53

5.6

2004

3.6

3.3

5.30

5.4

2005

4.4

1.7

5.46

4.9

2006

4.4

1.6

5.35

4.5

2007

4.2

2.7

4.97

4.2

2008

5.0

3.4

6.24

4.0

试利用三年移动平均法对各个项目数据进行处理。

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第5题

在一项调查降价折扣券对顾客的消费行为影响的研究中,商家对1000个顾客发放了商品折扣券和宣传
资料,折扣券的折扣比例分别5%,10%,15%,20%,30%,每种比例的折扣券均发放了200人,现记录他们在一个月内使用折扣券购物的人数和比例数据如下表:

(1)对使用折扣券人数比例先作logit变换,再对使用折扣券人数比例与折扣比例,建立普通的一元线性回归模型。

(2)直接利用MATLAB统计工具箱中的glmfit命令,建立使用折扣券人数比例与折扣比例的logit模型,与(1)做比较,并估计若想要使用折扣券人数比例为25%,则折扣券的折扣比例应该为多大?

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第6题

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。()

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。( )

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第7题

文件TRAFFIC2.RAW包含了加州1981年1月一1989年12月车祸、交通法规和其他变量的108个月度观测。
利用这个数据集回答本题。

(i)加州的安全带法规在何年何月生效?高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。

(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗?

(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends,unem,spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗?

(iv)在第(iii)部分的回归中,解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗?请解释。

(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数,而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少?其大小看来正确吗?

(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。

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第8题

在图书数据库中,利用自动创建数据页创建一个基于图书表的数据访问页。
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第9题

在金山文字中,也可以利用表格中的数据制作简单的图表。()

在金山文字中,也可以利用表格中的数据制作简单的图表。( )

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第10题

下列关于数据访问页的叙述中,错误的是()

A.数据访问页中的相关数据可以随数据库中的内容而变化

B.利用命令按钮可以对记录进行操作

C.使用自定义背景之前,必须删除已经应用的主题

D.利用标签可以对记录进行浏览操作

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第11题

(二)阅读苏轼《前赤壁赋》中的一段文字,然后回答以下3小题。于是饮酒乐甚,扣舷而歌之。歌日:“桂棹兮

(二)阅读苏轼《前赤壁赋》中的一段文字,然后回答以下3小题。

于是饮酒乐甚,扣舷而歌之。歌日:“桂棹兮兰桨,击空明兮溯流光。渺渺兮予怀,望美人兮天一方。”客有吹洞箫者,依歌而和之。其声呜呜然,如怨如慕,如泣如诉,余音袅袅,不绝如缕,舞幽壑之潜蛟,泣孤舟之嫠妇。

在这段文字中,作者的感情发生了怎样的变化?这种变化因何而起?

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