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[单选题]

题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-4】基于表4和表5的信息,检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的原假设和备择假设()

A.H0:混合面板数据模型;H1:个体随机效应面板数据模型

B.H0:混合面板数据模型;H1:时点随机效应面板数据模型

C.H0:混合面板数据模型;H1:个体时点随机效应面板数据模型

D.H0:混合面板数据模型;H1:个体固定效应面板数据模型

E.H0:混合面板数据模型;H1:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型

F.H0:混合面板数据模型;H1:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随个体变化的面板模型

G.H0:混合面板数据模型;H1:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随时点变化的面板模型

H.H0:混合面板数据模型;H1:截距项是个体固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型

I.H0:混合面板数据模型;H1:截距项是时点固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化

答案
不妥当
更多“题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-4】基于表4和表5的信息,检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的原假设和备择假设()”相关的问题

第1题

题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-3】基于表1和表2的信息,构造检验模型截距项是否发生变化的F检验统计量及分布是多少?()

A.F=121.2628服从F(28,605)

B.F=117.0813服从F(29,605)

C.F=18.33935服从F(28,605)

D.F=17.70696服从F(29,605)

E.F=80.131867服从F(28,605)

F.F=77.368699服从F(29,605)

G.F=17.018258服从F(28,605)

H.F=16.431421服从F(29,605)

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第2题

题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-3】基于表1和表2的信息,构造检验模型截距项是否发生变化的F检验统计量及分布是多少?()

A.F=121.2628服从F(28,605)

B.F=117.0813服从F(29,605)

C.F=18.33935服从F(28,605)

D.F=17.70696服从F(29,605)

E.F=80.131867服从F(28,605)

F.F=77.368699服从F(29,605)

G.F=17.018258服从F(28,605)

H.F=16.431421服从F(29,605)

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第3题

题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-6】在表5中加入变量qy能起到什么作用?()

A.控制区域固定效应

B.控制个体固定效应

C.控制时点固定效应

D.控制区域随机效应

E.控制个体随机效应

F.控制时点随机效应

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第4题

题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-6】在表5中加入变量qy能起到什么作用?()

A.控制区域固定效应

B.控制个体固定效应

C.控制时点固定效应

D.控制区域随机效应

E.控制个体随机效应

F.控制时点随机效应

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第5题

题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-3】基于表4和表5的信息,请构造检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的LR检验统计量及分布()

A.LR=185.143 服从卡方2

B.LR=185.143 服从卡方3

C.LR=185.143 服从卡方4

D.LR=185.143 服从卡方6

E.LR=92.5715 服从卡方2

F.LR=92.5715 服从卡方3

G.LR=92.5715 服从卡方4

H.LR=92.5715 服从卡方6

I.LR=-185.143 服从卡方2

J.LR=-185.143 服从卡方3

K.LR=-185.143 服从卡方4

L.LR=-185.143 服从卡方6

M.LR=-92.5715 服从卡方2

N.LR=-92.5715 服从卡方3

O.LR=-92.5715 服从卡方4

P.LR=-92.5715 服从卡方6

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第6题

题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-4】基于表1和表2的信息,检验模型截距项是否发生变化的原假设和备择假设分别是()

A.H0:混合面板数据模型;H1:个体随机效应面板数据模型

B.H0:混合面板数据模型;H1:时点随机效应面板数据模型

C.H0:混合面板数据模型;H1:个体时点随机效应面板数据模型

D.H0:混合面板数据模型;H1:个体固定效应面板数据模型

E.H0:混合面板数据模型;H1:时点固定效应面板数据模型

F.H0:混合面板数据模型;H1:个体时点固定效应面板数据模型

G.H0:个体固定效应面板数据模型;H1:混合面板数据模型

H.H0:时点固定效应面板数据模型;H1:混合面板数据模型

I.H0:个体时点固定效应面板数据模型;H1:混合面板数据模型

J.H0:个体固定效应面板数据模型;H1:个体时点固定效应面板数据模型

K.H0:时点固定效应面板数据模型;H1:个体时点固定效应面板数据模型

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第7题

题目10-12为案例分析题二,题干均为: 某工程用混凝土,经和易性调整、强度校核及表观密度测定,确定其单位用水量为190千克,砂率宜为0.34,水灰比应用0.50,该混凝土的表观密度为2400千克/立方米。问: (1)每立方混凝土中水泥的用量为()千克。

A.340

B.380

C.420

D.450

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第8题

在R语言案例中,我们可以了解到,当分析模型的拟合度不够高,能够表现出显著度的变量较少时,可以对变量进行筛选后,重新进行分析和模型验证。
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第9题

使用FoodMart信息系统数据库中的Customer表,建立数据挖掘模型,该模型通过客户country,marital_status,yearly_income,gender,education,occupation,houseowner变量预测num_cars_owned(信用卡数量)。 1、创建数据挖掘架构 2、选择数据挖掘模型,设置训练数据和测试数据比例。 3、评估模型,解释提升图。 4、应用模型,能使用模型进行单值预测。 5、查看和解释挖掘模型脚本。
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