建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?()
A.建模描述
B.根据内容检索
C.寻找模式和规则
D.预测建模
A.建模描述
B.根据内容检索
C.寻找模式和规则
D.预测建模
A.给出定解条件,一定能求出它的数值解
B.给出定解条件,一定能求出它的解析解
C.给出定解条件,有解时,一定能求出它的数值解
D.根据变量替换,一定能求出它的通解
利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失业率也一样吗?
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?
(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?
(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?
对下述问题建立线性规划模型,并用图解法求解.
某炼油厂根据计划每季度需供应合同单位汽油15万吨、煤油12万吨、重油12万吨.该厂从A,B两处运回原油提炼,已知两处原油成分如表1-10所示,又知从A处采购原油每吨价格(包括运费,下同)为200元,B处原油每吨为290元.试求该炼油厂采购原油的最优决策
表1-10
其中,PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量,比如通过地区消费者价格指数进行平减),WINPERCl表示球队当前获胜的概率,RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量,而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数,所以这个需求函数具有常价格弹性。
(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法?
(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗?(提示:回答是否定的。)
(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下,上个赛季的胜率(SEASt-1)是IPRICEt一个有效的工具变量?
(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗?请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的?你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗?
(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根,你如何改变所估计的方程?
(vi)如果某些比赛的门票售空,这会导致估计需求方程出现什么问题?(提示:如果门票售空,你一定观察到真实需求了吗?)
关于变参数单方程计量经济学模型中参数的估计方法,下列表述中错误的是()。
A.参数随某一变量呈规律性变化,同时受随机误差项影响的模型可以用WLS方法估计
B.已知间断点的确定性变参数模型的估计可以转化为包含虚拟变量的常参数模型来估计
C.对于自适应回归模型,可采用GLS来估计参数
D.Chow检验可用于检验随机变参数模型
已知结构式模型为
式1:Y1=α0+α1Y2+α2X1+u1 式2:Y2=β0+β1Y1+β2X2+u2
其中,Y1和Y2是内生变量,X1和X2是外生变量。
(1)分析每一个结构方程的识别状况;(2)如果α2=0,各方程的识别状况会有什么变化?