1樓：匿名使用者
1、選擇模型b，因為研究身高和體重的關係時，性別也是很重要的影響變數，所以應該引入虛擬變數d，且該模型通過t檢驗，各個變數顯著。
2、模型a中沒有引入重要變數可能會產生異方差、多重共線性、自相關等一系列問題，使模型不能合理的描述變數之間的關係。
3、當d=1時，表示男生；d=0時，表示女生。說明男生的基礎身高對體重的影響比女生的高23.8238個單位。
（~~~我是統計專業的~~~）
2樓：匿名使用者
這個簡單
1.選擇模型b，因為引入了虛擬變數，是模型更加準確，並且t檢驗通過，說明虛擬變數顯著
2.模型a沒有引入虛擬變數可能產生異方差
3.說明男生的基礎身高對體重的影響比女生的高23.8238，即當d=0時為女生，模型為b=-122.9621+3.7402h；d=1時為男生，模型為
b=-122.9621+23.8238d+3.7402h
計量經濟學試題一道
3樓：匿名使用者
居民消費總額：+比如個人可支配收入，+國民生產總值，—物價指數等……
工業增加值：+國民生產總值……
求高手解一道計量經濟學題目
4樓：匿名使用者
beta=cov(x,y)/var(x)
=pxy*sd(x)*sd(y)/var(x)=pxy*sd(y)/sd(x)
=0.95*sqrt(238/20)/2.186=1.5
y=13.5611+1.5x
y=13.5611=15*6=22.56112.
101*(1+1.1354)=4.4865置信區間為[22.
5611-4.4865 , 22.5611+4.
4865]
求高手解答下這道計量經濟學 計算題 謝謝！
5樓：匿名使用者
1.自相關性指計量經濟模型估計時所產生的誤差項（即隨機誤差項）的各期望值之間存在著相關關係或序列相關。
2.存在一階正向自相關。根據co法判斷，d.w值小於dl（d.w=0.3474《dl=1.24）
所以存在一階正相關。
3.線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用ols（普通最小二乘法）進行引數估計，會造成以下幾個方面的影響。
從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，ols估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，ols估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的引數估計方法，其估計誤差小於ols估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的引數。
a.引數估計值仍是無偏的
b.引數估計值不再具有最小方差性
一道計量經濟學題
6樓：匿名使用者
sb（standard bias?）應該是系抄數的標準誤，但是一般bai都不用sb表示，一般都用 std.error（se),可能是
du和後面zhi的se（迴歸標準誤）相區dao別才用的sb，解析方程可能就是解釋吧，解釋係數含義，t值，r2等等。
1。自變數x1是從1到40的數值，可以理解為是一個時間變數，那麼其係數-0.239就是表示嬰兒死亡率隨著時間變化每年以23.
9%的平均速度下降，並且t=-0.239/0.029接近10，在5%顯著水平下是顯著的。
(同樣後面的b2,b3在5%顯著水平下顯著，, ,並且都和因變數成反比）
2.相對來說，x3是比較好的**量（這個問題不太明白。僅供參考）
3將100萬美元用在對婦女因而和兒童補充食品計劃上，因為x3每增加1（即100萬美元）會使嬰兒死亡率降低0.33%，而用在醫療救助支出上則只能降低0.15%，不到前者的一半效果。
7樓：匿名使用者
sb:標準bai誤，但是一般都
du不用sb表示，解析方程我zhi覺得就是解釋方程各個系dao數含義，t值，r2。和回自變數變答化對y的影響。
1·x1是每年死亡率降低0.239.
x2是醫療救助支出1百萬美元，死亡率降低0.001476x3是對婦女、嬰兒和兒童補充食品計劃的支付1百萬美元，死亡率降低0.003266
第二問不會，第三問之前那個答案對的
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人類社會的生產力是在不斷向前發展的，而且這種發展從總體上看呈加速趨勢。迄今為止，人類社會生產力的發展經歷了三次大的革命，分別是 a 農業化 b 工業化 c 機械化 d 資訊化 e 現代化 1 c v m 24000 0.5 3000v 3000m 18000 c v m 6000 0.5 1500 ...
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一道關於經濟學原理GDP問題，一道關於經濟學原理 GDP問題
天之道 gdp是本國內的總產出，由於乙國重建的房子多，所以產出也比較多，所以乙國gdp高。這種情況其實不合理。因為甲國的房子重建的少是因為 這裡就體現了gdp用於表述一國經濟狀態的不合理之處，其誇大了經濟福利的提高。 哪國的gdp更高？乙並不是只有建設才會gdp增長，拆遷也會令gdp增長的。這種情況...