指出下面的变量哪一个属于定性变量()?
A.年龄
B.工资
C.汽车产量
D.购买商品时的支付方式(现金、信用卡、支票)
A.年龄
B.工资
C.汽车产量
D.购买商品时的支付方式(现金、信用卡、支票)
下面的假定中,哪个属于相关分析中的假定()。
A.两个变量之间是非线性关系
B.两个变量都是随机变量
C.自变量是随机变量,因变量不是随机变量
D.一个变量的数值增大,另一个变量的数值也应增大
表6-4列示了15个工人的月收入以及相应的性别、年龄层(30多岁与40多岁)、学历(大学毕业、高中毕业、初中毕业)、企业规模(大型企业、中型企业、小型企业)之间的关系。根据这些定性数据,通过下面的问题分析收入差距的原因。
(1)为了将定性数据作为解释变量纳入模型,引入下面六个虚拟变量。根据表6-4,制作虚拟变量的数据表。
性别
年龄
学历①
学历②
企业规模①
企业规模②
(2)利用计量经济分析软件对多元回归模型(工资函数)进行OLS估算。同时,计算t值和自由度调整后的决定系数。
Y=α+β1S+β2A+β3E1+β4E2+β5F1+β6F2+u
α>0,β1>0,β2>0,β3>0,β4>0,β5>0,β6>0
(3)解释估算出来的常数项的意义。
(4)计算下列属性所对应的月收入。
a)大型企业中40多岁男性大学毕业工人的月收入。
b)中型企业中30多岁女性高中毕业工人的月收入。
c)小型企业中30多岁男性初中毕业工人的月收入。
表6-4 月收入与性别、年龄层、学历、企业规模之间的关系
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下面的陈述哪一个是错误的()。
A.相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量
B.相关系数是一个随机变量
C.相关系数的绝对值不会大于1
D.相关系数不会取负值
A.structnode{intinfo;structnodelink;};
B.structnode{intinfo;node*link;};
C.structnode{intinfo;struct*link;};
D.structnode{intinfo;structnode*link;};
A.structnode{intinfo;structnodelink;};
B.structnode{intinfo;node*link;};
C.structnode{intinfo;struct*link;};
D.structnode{intinfo;structnode*link;};