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更多“除了失业率以外，你会用什么数据来评价一个发展中国家的就业水平…”相关的问题
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？
(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？
(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？
A.“市场需要什么，应该由消费者来决定，而不是企业”
B.“用户不知道他们想要什么，直到你把产品放在他们面前”
C.“在一个充分竞争的市场上，创新可以颠覆一切”
D.“在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言”
A.限制用户的输入内容
B.锁定用户无需输入的单元格以免误操作
C.我知道上述办法,但不会用
D.不做特别设置
A．在项目开始时通知客户他们将收到什么类型的报告
B．应用风险管理技术确定客户的问题
C．雇用一个专业报告写作者来写标准的报告
D．致力于沟通计划
利用INTQRT.RAW中的数据。
(i)利用除了最后4年(16个季度)以外的所有数据，估计Δr6t的一个AR(1)模型。(我们用差分形式，因为r6t看起来好像有单位根。)用最后16个季度的数据求出Δr6t提前一期预测的RMSE。
(ii)在第(i)部分的方程中加入误差修正项sprt-1=r6t-1-r3t-1。(这相当于假定了协整参数为1。)计算最后16个季度的RMSE。在这里，误差修正项对样本外预测有什么帮助吗？
(iii)现在请你估计协整参数，而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)和第(ii)部分中的结果有什么不同？
(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6，你的结论会有所变化吗？请解释。
根据英国1950~1966年年工资百分比变化(Y)以及年失业率(X)的数据，得到下面的回归结果：
a.解释系数8.7243的意义。
b.检验假设：估计的斜率系数不为零。你用什么假设？
c.如何利用F检验来检验上述假设？
d.已知
，求Y的变化率？
e.如何检验假设：真实的r2为零。
f.求Y对X的均值斜率。
数据，这两个指数均以1992=100为基数，以及同期城镇失业率(X3)数据。
a.你如何判断是工资决定劳动生产率还是恰好相反？
b.提出一个合适的模型来检验你在a中的推测，并提供有用的统计量。
c.你认为失业率对工资有影响吗？如果有，你如何将之考虑进去？列出必要的统计分析。
利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是：
其中，解释变量是女性接受教育的年限，年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。
(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。
(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗？请解释。
(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然，解释变量要去掉urban)。除了截距以外，其他系数有明显区别吗？
(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同，在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论？[提示：你在检验5个限制条件，SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]
a. 类似项目的成本评估
b. WBS
c. 项目进度时间表
d. 现有的变更要求
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