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更多“在投放数据分析中，通常我们需要从哪些维度来进行分析？()”相关的问题
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按通常的格式报告你的结果，包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000，sqrft=2300和bdrms=4时，求出预测价格，将这个价格四舍五入到美元。
(ii)做一个回归，使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意，由于四舍五入的误差，你的预测将多少有些不同。
(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间，并对这个置信区间的宽度进行评论。
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
在模式枚举(pattern enumeration)类应用中，需要从主串T中找出所有的模式串P(T|=n，|P|=m)，而且有时允许模式串的两次出现位置之间相距不足m个字符。
类似于教材310页图11.3中的实例，比如在“000000”中查找“000”。若限制多次出现的模式串之间至少相距|P|=3个字符，则应找到2处匹配;反之，若不作限制，则将找到4处匹配。
a)试举例说明，若采用后一约定，则教材11.4.3节BM算法的好后缀策略，可能需要Ω(nm)时间;
b)试针对这一缺陷改进好后缀策略，使之即便在采用后一约定时，最坏情况下也只需线性时间。
维持人体正常代谢所必需的小分子有机化合物，大部分需要从食物中摄取的是
A．葡萄糖
B．果糖
C．维生素
D．脂肪乳
E．氨基酸
舌下腺囊肿的治疗中错误的是
A．摘除舌下腺
B．口外型需要从口外入路
C．口外型需要术后加压包扎
D．囊壁可不摘除
E．舌下腺摘除后需要放置引流
在教材例12.8中，我们发现方程(12.47)的ut中有异方差性存在的证据。因此，我们就来计算异方差-稳健标准误(在[]中给出)和通常的标准误：
使用异方差-稳健：统计量对returnt-1的显著性有何影响？
在教材例11.6中，我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型：
利用FERTIL3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1)序列相关。
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当losie=20000，sqpt=2500和bdrms=4时，求出log(price)的预测值。利用教材6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变化而言，决定你是喜欢第(i)部分中的模型，还是喜欢模型
