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[主观题]

(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的

(i)对于一个二值响应y,令(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的(i表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的正确预测百分数,而q1表示结果为y=1的正确预测百分数。若p是整体的正确预测百分数,证明p是q0和q1的一个加权平均:

(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的(i

(ii)在一个容量为300的样本中,假设yi=0.70,所以有210个结果为yi=1,90个结果为yi=0。假设yi=0的正确预测百分数为80,而yi=1的正确预测百分数为40。求总体正确预测百分数。

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第1题

本题使用GPA2.RAW中的数据。 (i)考虑方程 其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)考虑方程

其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年级以百人计的规模,hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位,sat表示SAT综合分数,female是一个二值变量,而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期?哪些你没有把握?

(ii)估计第(i)部分中的方程,并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少?它是统计显著的吗?

(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在,作为运动员的估计影响是多大?讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。

(iv)在第(i)部分的模型中,容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设:在其他条件不变的情况下,女生是否是运动员没有差别。

(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗?讲出你的根据。

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第2题

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集40

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。

(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少?

(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项,并以通常形式报告结论。

(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗?性别呢?请解释。

(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗?

(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k1,定义e401k1在e401k≥0.5时取值1,并在2e401k<0.5时取值0。在9275个家庭中,预计有多少家庭有资格参与401(k)计划?

(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭,利用预测值e401k1,预测其中有多大比例没有401(k)?对于有资格参加401(k)的3637个家庭,其中有多大比例的家庭有401(k)?(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)

(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案,你认为这是模型好坏的一个完备描述吗?

(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变,若一个家庭有某人拥有个人退休金账户,一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少?在10%的显著性水平上,它统计显著异于0吗?

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第3题

对于美国经济体系,令gprice表示总价格水平的月增长率,gwage表示每小时工资的月增长率。[二者都
是通过计算对数差分而得到:]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据,我们估计了如下分布滞后模型:

(i)描述估计的滞后分布。gwage的哪一个滞后对gprice的影响最大?哪一个滞后的系数最小?

(ii)哪些滞后的:统计量小于2?

(iii)估计的长期倾向是多少?它与1有很大不同吗?解释本例中的LRP告诉了我们什么?

(iv)你将用什么样的模型来直接求出LRP的标准误?

(v)你将怎样检验gwage的6阶以上滞后的联合显著性?F分布的df是多少?(注意:你又失去了6个观测。)

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第4题

利用数据集401KSUBS.RAW。 (i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,a

利用数据集401KSUBS.RAW。

(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第5题

问题描述:设有n个程序{1,2,...,n}要存放在长度为1的磁带上.程序i存放在磁带上的长度是li(1

问题描述:设有n个程序{1,2,...,n}要存放在长度为1的磁带上.程序i存放在磁带上的长度是li(1≤i≤n).程序存储问题要求确定这n个程序在磁带上的一个存储方案,使得能够在磁带上存储尽可能多的程序.

算法设计:对于给定的n个程序存放在磁带上的长度,计算磁带上最多可以存储的程序数.

数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行是2个正整数,分别表示文件个数n和磁带的长度L.接下来的1行中,有1个正整数,表示程序存放在磁带上的长度.

结果输出:将计算的最多可以存储的程序数输出到文件output.txt.

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第6题

设是一组样本值,令

是一组样本值,令

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第7题

设V是复数域上一个n维向量空间,σ是V的一个线性变换。令是定理1的那个准素分解,令W是V的一个在σ

设V是复数域上一个n维向量空间,σ是V的一个线性变换。令是定理1的那个准素分解,令W是V的一个在σ之下不变的子空间。证明:这里Wi=W∩V,i=1,2,...,k。

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第8题

问题描述:试设计一个用优先队列式分支限界法搜索排列空间树的函数,其参数包括结点可行性判定
雨数和上界的数等必要的函数,并将此函数用于解批处理作业调度问题.给定n个作业的集合.每个作业Ji都有2项任务分别在2台机器上完成.每个作业必须先由机器1处理,再由机器2处理.作业Ji需要机器j的处理时间为tij(=1,2,...,n;j=1,2).对于一个确定的作业调度,设Fij是作业i在机器j上完成处理的时间.所有作业在机器2上完成处理的时间和称为该作业调度的完成时间和.

批处理作业调度问题要求对于给定的n个作业,制定最佳作业调度方案,使其完成时间和达到最小.

算法设计:对于给定的n个作业,计算最佳作业调度方案.

数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有1个正整数n,表示作业数.接下来的n行中,每行有2个正整数i和j,分别表示在机器1和机器2上完成该作业所需的处理时间.

结果输出:将最佳作业调度方案及其完成时间和输出到文件output.txt.文件的第1行是完成时间和,第2行是最佳作业调度方案.

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第9题

设V和W都是数域F上的向量空间,且dimV=n。令σ是V到W的一个线性映射。我们如此选取V的一个基:α1⌘

设V和W都是数域F上的向量空间,且dimV=n。令σ是V到W的一个线性映射。我们如此选取V的一个基:α1,···,αs,αs+1,...,αn,使得α1,···,αs是Ker(σ)的一个基。证明:(i)σ(αs+1),...,σ(αn)组成Im(σ)的一个基;

(ii)dim Ker(σ)+dim Im(σ)=n。

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第10题

使用WAGE1.RAW中的数据。 (i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少? (ii)

使用WAGE1.RAW中的数据。

(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少?

(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低?

(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》,求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。

(iv)利用第(iii)部分中的CPI值,求以2003年美元度量的平均小时工资。现在,平均小时工资看起来合理了吗?

(v)样本中有多少女人和男人?

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第11题

问题描述:假设一个试题库中有n道试题.每道试题都标明了所属类别.同一道题可能有多个类别属性.
现要从题库中抽取m道题组成试卷.并要求试卷包含指定类型的试题.试设计一个满足要求的组卷算法.

算法设计:对于给定的组卷要求,计算满足要求的组卷方案.

数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数k和n(2≤k≤20,k≤n≤1000),k表示题库中试题类型总数,n表示题库中试题总数.第2行有k个正整数,第i个正整数表示要选出的类型i的题数.这k个数相加就是要选出的总题数m.接下来的n行给出了题库中每个试题的类型信息.每行的第1个正整数p表明该题可以属于p类,接着的p个数是该题所属的类型号.

结果输出:将组卷方案输出到文件output.txt.文件第i行输出“i:”后接类型i的题号.如果有多个满足要求的方案,只要输出1个方案.如果问题无解,则输出“NoSolution!".

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