发布网友 发布时间:2024-12-28 16:03
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热心网友 时间:2024-12-28 16:07
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### 第3章:多元回归分析:估计
#### 习题解析:
**1. GPA与学术成就**
- **(i)** GPA与学术成就呈现负相关,成绩越高的高中排名,大学GPA预测值越低,原因在于高中成绩反映学生的学习能力,排名越前,GPA预期越低。
- **(ii)** 通过代入数值,计算预测的大学GPA为X。
- **(iii)** 高中成绩相差140分,大学GPA预计相差Y分,差距较大。
- **(iv)** SAT分数差异为Z个标准差时,预测的GPA相差0.5分,说明微小分数差异对GPA有显著影响。
**2. 工人教育与家庭因素**
- **(i)** 兄弟姐妹数量增加,每个孩子受教育年数减少,为了降低预测受教育年数一年,需增加Sibs。
- **(ii)** 母亲受教育年数每增加一年,预计儿子受教育年数增加0.131年,故母亲受教育4年时,儿子受教育年数增加约0.524年。
- **(iii)** B和A所接受教育的年数差别为1.3年,考虑兄弟姐妹数相同,其他变量影响。
### 模型简化与分析:
**3. 睡眠与工作时间**
- **(i)** 工作减少睡眠的符号应为负。
- **(ii)** 睡眠与年龄之间关系不明确,教育水平对睡眠时间影响较小,但总体健康状况与婚姻状况可能相关,与总工作时间相关。
- **(iii)** 预计睡眠减少44.4分钟,对一周而言,影响不大。
- **(iv)** 图书馆藏书量每增加1%,起薪增加0.095%。
- **(v)** 排名越高的法学院起薪可能更高。
### 起薪决定因素:
**4. 法学院起薪**
- **(i)** 法学院排名较低意味着声望较低,起薪较低。
- **(ii)** 预计其他参数符号为正,LSAT和GPA衡量入学班级质量,图书馆藏书量和费用反映学院质量。
- **(iii)** GPA中位数相差1分导致薪水增加24.8%。
- **(iv)** 图书馆藏书量每增加1%,起薪增加0.095%。
- **(v)** 排名相差20位,起薪差异大约为X%。
### 时间分配模型:
**5. 时间分配关系**
- **(i)** study时间变化不具有性。
- **(ii)** 违反了MLR.3,模型未满足线性关系假定。
- **(iii)** 通过去掉一个变量leisure,模型可重新表述为只包含study、sleep和work的线性关系,使参数具有实际解释意义。
### 多元回归模型分析:
**6. 参数之和估计**
- **(i)** 证明是的无偏估计量。
- **(ii)** 表达式为,其中,。
### 误差因素分析:
**7. OLS估计偏误**
- **(i)** 异方差性不导致OLS偏误。
- **(ii)** 遗漏重要变量导致OLS偏误。
- **(iii)** 自变量高度相关不影响OLS无偏性,但影响估计量的方差。
### 工人生产力分析:
**8. 培训津贴与生产力**
- 增加津贴导致avgtrain与avgabil负相关,简单回归估计低估了培训时间对avgprod的影响。
以上解析涵盖了教材中提供的习题解答,旨在提供直观的解决方案和深入理解,帮助学习者掌握关键概念和分析技巧。