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更多“ 在成衣对称部位检验中，裤子口袋高低极限误差()厘米。”相关的问题
A.尽量不要一边戴着耳机用手机听着音乐一边等车，这样注意力容易分散
B.上下公交车时应将手机抓在手上
C.戴着耳机听音乐，就等于告诉小偷我的口袋里有手机
D.排队有序上车，不争抢，不给小偷下手的机会
列。
(i)用OLS估计模型
并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？
(ii)用迭代的普莱斯一温斯顿检验方法估计(i)中的模型。gmwage的系数与用OLS方法相比有什么区别？
(iii)在第(ii)部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后项并用迭代的普莱斯-温斯顿方法估计该模型，检验这12个滞后项是否为联合显著的。
(iv)我们回到在第(i)部分估计出的静态模型，用6阶滞后项计算尼威-韦斯特标准误。用尼威一韦斯特方法计算的标准误和普通的OLS标准误相比有什么区别？
(v)在静态模型中增加gwage的1~12阶滞后项，并用6阶滞后项的尼威-韦斯特检验方法检查12阶滞后项的联合显著性。你的结论和第(ii)部分相比有区别吗？
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？
在第3章的习题3中，我们估计了一个方程，来检验一个随机样本中每个人每周花在睡眠上的分钟数(sleep)和每周花在工作上的分钟数(totwork)之间的替代关系。方程中还包括受教育程度和年龄。由于sleep和totwork是每个人同时选择的，所估计的睡眠和工作之间的交替关系会遭到“联立性偏误”的批评吗？请解释。
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
A.网络结构
B.分部型结构
C.职能型结构
D.矩阵结构
