请输入或粘贴题目内容
搜题
拍照、语音搜题，请扫码下载APP
题目内容
（请给出正确答案）
A.可以根据输出结果中的p值判断两个变量之间的相关关系是否显著
B.输出结果中两个变量间的相关系数的取值范围是0到1，数值越小，两者相关关系越强
C.可以根据输出结果中两个变量之间的相关系数判断两者的相关性
D.输出结果中的值越大，表明对应的两个变量之间的相关系越显著
E.输出结果中两个变星间的相关系数的取值范用是到1，数值越大两者相关系越盟
答案
更多“利用SPSS进行多 变量相关分析，下述说法中正确的是（）。”相关的问题
第3题
A.Edit
B.File
C.Data
D.Analyze
第5题
A.Help
B.Graphs
C.Data
D.Analyze
第6题
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
第8题
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？
(ii)利用1990年和1993两年的数据， 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释？
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) ， 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关， 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟， △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归， 看它们是否充分相关：解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ， 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化？
第9题
A.陆-气
B.海-气
C.陆-海-气
D.生态-大气
E.人类活动与大气
第10题
A.①②③⑤④
B.③①②⑤④
C.③①②⑤
D.③①②⑤
第11题
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
