利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧备择假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中,log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?
(v)给定前面的回归结果,在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?
已知下列线性规划问题 min f=5x1—5x2—13x3 约束条件:—x1+x2+3x3 ≤ 20 12x1+4x2+10x3 ≤ 100 x1,x2,x3≥0 将问题化为标准型之后求解,最优值为-100,最终单纯形表如下表所示 迭代 次数 基变量 cB x1 x2 x3 x4 x5 b -5 5 13 0 0 2 x2 5 -1 1 3 1 0 20 x5 0 16 0 -2 -4 1 20 cj-zj 0 0 -2 -5 0 (1)写出其最优基矩阵B及其逆矩阵B^(-1); (2)当b2由100变为60时,最优解有什么变化? (3)x1的系数列向量由(-1,12)T变为(0,5)T的时候,最优解有什么变化? (4)增加一个约束条件x1+2x2+x3 ≤ 30最优解有什么变化?
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人?哪个州处决得最多?
(ii)利用1990年和1993两年的数据, 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释?
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) , 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在,处以死刑是否看起来具有威慑作用?
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关, 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟, △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归, 看它们是否充分相关:解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ, 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化?
利用AFFAIRS.RAW中的数据。
(i)给定的数据中有多少是女人?变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大?次数最多的是多少?
(ii)用age,yrsmarr,kids,educ,vryrel,smeral,slghtrel和notrel作为变量,估计一个泊松模型,解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。
(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误,相比于泊松MLE模型下的t值,本题估计出的t值的解释能力如何?
若将森林中的每棵树视作一个等价类,则Kruskal算法迭代过程所涉及的计算不外乎两类:
支持以上操作接口的数据结构,即所谓的独立集(disjoint set),亦称作并查集(union-find set)。
a)试基于此前介绍过的基本数据结构实现并查集,并用以组织Kruskal算法中的森林;
b)按你的实现,find()和union()接口的复杂度各是多少?相应地,Kruskal算法的复杂度呢?
A.应当尽量选择生产指标参数作为被控变量
B.当不能选择生产指标参数作被控变量时,应当选择一个与产品指标有单值对应关系的间接指标参数作为被控变量
C.所选择的间接指标参数应当具有足够大的灵敏度,以便反映生产状况的变化
D.选择被控变量时需考虑到工艺的合理性和国内、外仪表生产的现状
E.应当尽量选择能耗指标作为被控变量
F.应当尽量选择安全指标作为被控变量