超星计量经济学导论刘惠英期末答案(学习通2023课后作业答案)
75 min read超星计量经济学导论刘惠英期末答案(学习通2023课后作业答案)
第二单元测试
1、OLS估计量是计量经济通过（）推导的：
A、将对应的学导学习最小值的与对应的最大值的相连
B、最小化残差之和
C、论刘最小化残差绝对值之和
D、惠英后作最小化残差的期末平方之和
2、将因变量的答案值扩大10，将自变量的通课值同时扩大100，则：
A、业答斜率的超星估计值不变
B、截矩的计量经济估计值不变
C、回归的学导学习不变
D、OLS估计量的论刘方差不变
3、估计量具有抽样分布的惠英后作原因是（）
A、在给定的期末情况下，误差项的不同实现会导致的取值有所不同
B、在现实数据中你往往会重复得到多组样本
C、经济数据是不精确的
D、不同的人可能有不同的估计结果
4、在其他因素相同的条件下，斜率估计量标准差较小，如果（）
A、解释变量有更多变差
B、误差项的方差更大
C、样本容量更小
D、截矩估计值更小
5、误差项的异方差会影响OLS估计量的（）
A、线性性
B、无偏性
C、一致性
D、最优性
6、在简单回归模型中,一般用来表示
A、变量。
B、系数。
C、误差项。
D、残差项。
7、解释变量与残差之间的样本协方差总是为零。
8、回归模型 不可以用OLS估计，因为它是一个非线性模型。
9、过原点的回归模型中，残差项之和也等于0。
10、可决系数没有单位。
第三章 一元回归方程的检验
第三单元测试
1、在回归方程 = 698.9 – 2.28 × STR 中，如果斜率系数的 t- 统计量为 -4.38, 则它的标准误是（）？?
A、0.52
B、1.96
C、-1.96
D、4.38
2、在假设检验中，如果得到一个很小的 p-值（比如小于5%），则
A、该结果有利于原假设
B、说明t统计量小于1.96
C、该结果不利于原假设
D、该结果出现的概率大约为5%
3、如果一个假设在5%的显著水平下不能被拒绝，则它
A、在10%的显著水平下一定不会被拒绝
B、在10%的显著水平下一定被拒绝
C、在1%的显著水平下可能被拒绝
D、在1%的显著水平下一定不会被拒绝
4、如果一个假设在5%的显著水平下被拒绝，则它
A、在10%的显著水平下一定不会被拒绝
B、在10%的显著水平下一定被拒绝
C、在1%的显著水平下一定被拒绝
D、在1%的显著水平下一定不会被拒绝
5、下列哪个现象会使得通常的OLS t 统计量无效？
A、异方差
B、X有异常值
C、误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
D、回归方程没有常数项
6、在一个普通商品的需求函数中，需求数量是商品价格的线性函数。在进行价格的显著性检验时，你应该：
A、对截矩项进行双侧检验；
B、对截矩项进行单侧检验；
C、对斜率项进行双侧检验；
D、对斜率项进行单侧检验。
7、用小样本数据进行回归时，如果用正态分布来代替原本应该使用的t-分布来进行单个回归系数的检验会导致拒绝域的增大。
8、当经典线性回归模型去掉残差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服从t分布。
9、显著意味着系数不等于0。
10、计量经济学里，显著性包括经济显著性和统计显著性两个维度。
第五章 多元回归方程的估计及分布理论
第五单元 多元回归模型测试
1、虚拟变量陷阱(dummy variable trap)是以下哪个情形
A、不完全多重共线性
B、仅仅是理论所关心的
C、完全多重共线性
D、实际操作中不会发生的
2、如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足
A、如果n>25,估计量是正态分布的
B、是BLUE
C、如果误差项是同方差，那么估计量一定是正太分布
D、是无偏且一致的估计量
3、关于不完全共线性，如下哪个说法是正确的
A、无法计算最小二乘估计量
B、即使样本容量n>100,最小二乘估计量也是有偏的
C、两个或者多个自变量是高度相关的
D、回归误差项是高度相关的
4、如果回归模型中遗漏了能够影响因变量的变量，会产生的后果是
A、虽然无法度量出遗漏变量的作用，但是对模型中现存的变量进行估计不受影响
B、一定会使得当前模型的最小二乘估计量有偏
C、既然其他变量没有包括进来，所以当前模型的估计是正确的
D、如果遗漏的变量和现存的变量相关，会使得当前的最小二乘估计量有偏
5、如果模型有遗漏变量偏差，会使得哪一个最小二乘的假设条件不满足
A、
B、 是独立同分布的
C、模型是同方差的
D、模型不存在完全共线性
6、考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1 ，X2 做回归，发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
A、异方差
B、完全共线性
C、虚拟变量陷阱
D、遗漏变量偏差
7、用最小二乘方法估计多元回归模型得到的残差项求和一定等于0
8、在样本容量确定的情况下，新加入一个与原来存在的自变量有相关性的自变量会使得参数估计量的方差变大。
9、根据2003年某社区的220个住房销售数据研究房屋价格的影响因素，现使用房屋面积，卫生间个数和房龄三个自变量建立多元回归模型得到回归的R方为0.715，请问调整之后的R方应该是（ 保留3位小数 )
10、根据2003年某社区的220个住房销售数据研究房屋价格(Price，单位1000美元)的影响因素，现使用房屋面积(Size，单位：平方英尺)，卫生间个数(Bath)和房龄(Age)三个自变量建立多元回归模型得到如下的回归估计 现在某房主扩建了20平方英尺作为一个新的卫生间，请问房价预期增加多少（单位：1000美元）？（保留两位小数）
第六章 多元回归模型的检验
第六章 单元测试
1、以下说法正确的是：
A、若误差同方差，则采用异方差文件标准误是不合适的
B、若误差异方差，利用同方差适用标准误计算的t统计量即使在大样本下也不服从正态分布
C、同方差适用的标准误亦适用于异方差情形
D、除非有充足的理由相信误差异方差，否则还是谨慎地接受误差同方差的假设
2、在5%的显著性水平下，如果想要检测一个自变量的斜率系数是否等于1，我们应该：
A、用斜率系数的估计值减1，然后除以估计值的标准误（s.e.），然后但得到数的绝对值是否大于1.96
B、用斜率系数的估计值加减1.96得到区间上下限，然后看此区间是否包含1
C、看斜率系数估计值是否介于0.95和1.05之间
D、检查看看是否很接近于1
3、在一个包含两个变量和的回归模型中，如果遗漏其中一个变量
A、如果遗漏变量和变量之间是负相关，不会影响前的系数估计值
B、一定会使的系数估计值上偏
C、即使在原来包含两个变量的回归中两个斜率系数都显著为正，也可能使变量前的系数估计值为负
D、将使变量和残差项的乘积的和不为0
4、下列叙述不正确的是:
A、高的 或者并不意味着回归变量是被解释变量的真实原因
B、高的 或者并不意味着没有忽略变量偏差
C、高的 或者总是意味着增加的变量统计上是显著的
D、高的 或者 并不意味着你有最合适的一组回归变量
5、在同方差的条件下，等约束个数q=1是，F统计量是
A、是t统计量的平方根
B、与t统计量相等
C、取值必然为负
D、是t统计量的平方
6、下面哪一项的系数约束不能用F检验来进行假设检验：
A、β2 = 1 且β3= β4/β5
B、β2 =0
C、β1 + β2 = 1 且β3 = -2β4
D、β0 = β1且β1 = 0
7、异方差稳健的标准误估计总是优于同方差的标准误估计
8、当我们的样本量足够大的时候，随机误差项的正态分布假定不是必需的。
9、具有两个自变量的同方差回归模型中，无约束的等于0.4366，如果加入两个约束条件再做回归得到有约束的分别等于0.4149. 已知样本观测个数为420，则F统计量为：（保留两位小数）
10、假设估计了一个回归模型，并得到和针对检验的p值=0.086，那么针对检验的p值是多少？（保留三位小数）
第十三章 面板数据回归模型
第十三章 单元测试
1、面板数据相对于截面数据最主要的优势是
A、提供了更多的观测值
B、可以分析跨时期但是不垮个体的影响
C、可以控制一些无法观测的遗漏变量的影响
D、可以做更复杂的模型
2、面板数据模型的估计通常采用群聚（clustered）标准误，是因为
A、若不采用群聚的标准误则OLS估计有偏
B、误差项存在异方差
C、它们相对于同方差的标准误更容易计算
D、可以修正自相关的影响，使得n较大时通常的统计推断方法仍然有效
3、考虑课本上关于美国48个州的啤酒税和交通事故死亡率的例子，如果啤酒税改由国家统一制定，那么：
A、加入州固定效应没有任何意义
B、可以用同方差的标准误来检验州的固定效应
C、OLS估计量是有偏的
D、不能采用时间固定效应，因为同一时间点上各州的啤酒税都相同
4、下面哪个例子不能使用时间和个体固定效应估计：
A、估计美国、日本、英国、法国和德国1980-2006年的失业保险对失业率的影响.
B、采用CPS数据库中6000个国家2006年3月的调查数据估计受教育年限对收入的影响
C、采用1960, 1970和1980的10年平均数估计中国各省的人口增长率对人均收入水平的影响
D、估计1998-2006年市场收益对75只股票的风险收益的影响
5、在面板模型中，通过“个体中心化” 算法控制个体固定效应时，各变量的各个观察值需减去的该变量“均值”是指：
A、全样本均值
B、该观测值对应个体的所有年份均值
C、该观测值对应年份的所有个体均值
D、样本中间年份的所有个体均值
6、在面板数据中，误差项：
A、对于同一个个体在时间上的数据可能存在自相关性
B、在计算过程中应该考虑异方差而非自相关
C、只在T>2的情况下存在自相关性
D、不存在异方差
7、时间固定效应回归可以用来处理遗漏变量，下面说法正确的是
A、对于截面数据同样适用
B、适用于遗漏变量只随时间变化不随个体变化
C、适用于观察值大于100的情况
D、适用于遗漏变量只随个体变化不随时间变化
8、在固定效应回归模型中，当模型包含截距项时，用加入虚拟变量的方式处理个体固定效应时，应该去除一个个体的哑变量：
A、因为其中一个个体总是会排除在外
B、因为待估的系数太多了
C、为了允许个体之间的变化
D、为了避免完全多重共线
9、面板数据回归的结果肯定比OLS的回归结果更准确。
10、当使用群聚（clustered）的标准误估计面板数据模型时，我们不需要再单独考虑异方差的影响。
11、我们用中国2011年到2018年的省级面板数据做实证分析，现在用加虚拟变量的方式处理时间固定效应，如果模型存在截距项，请问一共需要加入多少个时间虚拟变量？
12、使用Hausman检验，如果拒绝了原假设和其他解释变量不相关，说明我们应该采用随机效应还是固定效应模型？
第十四章 二值因变量模型
第十四章测试
1、度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用
A、
B、回归系数的大小
C、伪
D、回归的标准误(SER)
2、在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着
A、给定解释变量的值，因变量的值为0.6
B、给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%
C、该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1
D、给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%
3、以下关于二值因变量模型的说法正确的是：
A、OLS方法在所有模型设定下均不再适用
B、应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计
C、当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型
D、可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度
4、下面哪一个不是受限因变量模型：
A、二值因变量模型
B、双对数模型
C、删失回归模型
D、离散选择模型
5、线性概率模型的主要缺点是：
A、因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1
B、无法使用作为拟合优度的度量
C、因变量的预测值可能大于1或者小于0
D、系数估计不准确
6、在Probit模型中,，关于函数的说法正确的是：
A、无明确含义
B、是标准正态分布的累积分布函数
C、是逻辑分布的累积分布函数
D、关于自变量x是单调增函数
7、在估计Probit和Logit模型时：
A、仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性
B、自变量不能再包括有二值变量
C、因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了
D、不再成立
8、在一元Probit模型中，系数 β1表示：
A、当自变量x变化一个单位所引起因变量y的变化
B、当自变量x成比例变化所引起的因变量y的变化
C、当自变量x变化一个单位所引起模型的z值的变化
D、以上都不对
9、Probit模型的预测效果好于Logit模型。
10、Probit模型中用的参数估计方法是：
第七章 自变量非线性的回归模型
第七章单元测试
1、半对数模型，中，参数的含义是：
A、x的绝对变化所引起y的绝对量变化
B、y关于x的边际变化
C、x的相对变化所引起的y的期望值的绝对量变化
D、y关于x的弹性
2、在非线性模型中，如果其他自变量保持不变，增加会引起因变量y的期望值变化：
A、
B、
C、
D、
3、对于模型,其中的系数的实际含义是
A、当x成比例增加1%时，y会成比例变化
B、x增加一个单位，y会变化
C、x增加一个单位，y会成比例变化
D、当x成比例增加1%时，y会变化
4、对于回归结果：，要使y达到最大值，x应该取多少？
A、607.3
B、91.02
C、45.50
D、没有足够的数据，所以无法决定
5、为了判断和哪个模型更好地拟合了数据，我们不能使用的原因是
A、当0<y<1时，会是负数
B、在这两个模型中，SST的单位不一样
C、在对数线性模型中，斜率系数的含义发生了变化
D、在对数线性模型中，可能会大于1
6、对于多项式回归模型，说法正确的是
A、因为OLS的假设条件不满足，所以我们必须使用新的估计方法
B、我们仍然可以使用多元线性回归模型的估计和推断方法
C、我们仍然能使用OLS估计方法，但是即使所有的经典假设条件都满足，t统计量也不再具有正态性
D、在做假设检验时，相应的临界值会变为 等等
7、现有一项关于平均小时收入的研究，包括了年龄在25-34之间，具有高中或最高学历为学士/硕士的全职工人的数据。用AHE表示被调查者平均每小时收入；Female取1表示被调查者为女性，取0表示是男性；age为年龄，age2表示年龄的平方项； yrseduc表示被调查者的受教育年限， Female_YrsEdu表示变量Female与yrseduc的交叉项。运行Stata得到如下回归结果： 请问对于30岁的女性工人，受教育年限增加两年会对每小时平均收入分别产生多大的变化。（结果保留两位小数）
8、现有一项关于平均小时收入的研究，包括了年龄在25-34之间，具有高中或最高学历为学士/硕士的全职工人的数据。用AHE表示被调查者平均每小时收入；Female取1表示被调查者为女性，取0表示是男性；age为年龄，age2表示年龄的平方项； yrseduc表示被调查者的受教育年限， Female_YrsEdu表示变量Female与yrseduc的交叉项。Stata运行结果如下： 请问运行结果中空格（1）正确的得数应该是：（结果保留两位小数）
9、现有一项关于平均小时收入的研究，包括了年龄在25-34之间，具有高中或最高学历为学士/硕士的全职工人的数据。用AHE表示被调查者平均每小时收入；Female取1表示被调查者为女性，取0表示是男性；age为年龄，age2表示年龄的平方项； yrseduc表示被调查者的受教育年限， Female_YrsEdu表示变量Female与yrseduc的交叉项。Stata运行结果如下： 请问运行结果中空格（2）正确的得数应该是：（结果保留两位小数）
第八章 定性信息与虚拟变量
第八章单元测试
1、下述模型使用个人的收入和教育水平来解释个人的储蓄： ? 其中变量Edu是一个二元变量，如果是受过高等教育的个体，Edu=1，否则Edu=0。请问该研究中，基准组是：
A、受过高等教育的群体；
B、未受过高等教育的群体；
C、高收入群体；
D、低收入群体。
2、下述模型使用个人的收入和教育水平来解释个人的储蓄： ? 其中变量Edu是一个二元变量，如果是受过高等教育的个体，Edu=1，否则Edu=0。如果，我们把该系数解释为：
A、给定收入水平，没受过高等教育的群体的平均储蓄比受过高等教育的群体高个单位。
B、给定收入水平，受过高等教育的群体的平均储蓄比没受过高等教育的群体高个单位。
C、收入水平较高的群体储蓄更高。
D、收入水平较低的群体储蓄更高。
3、假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是：
A、Male系数为正，Female系数为负；
B、Male系数为负，Female系数为正；
C、Male和Female的系数数值相等；
D、回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性。
4、下列涉及虚拟变量的回归方程，哪个形式是不对的？
A、
B、
C、
D、
5、在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程 中，要检验两个组别的回归是否相同，你需要
A、用 t 检验分别检验 ；
B、用F检验联立检验和；
C、用t检验检验 ；
D、用F检验联立检验和。
6、虚拟变量陷阱是一种特殊的完全多重共线性。
7、在进行政策评估或者项目评价时，我们可以允许参加测试的个体自愿选择加入处理组或者对照组。
8、为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程： 其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程: 则在这个估计结果中， = （）。
9、为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程： 其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程: 则在这个估计结果中， = （）。
10、在一个研究年龄对收入的非线性影响的模型中，假设我们得到如下回归结果： 其中Earn是工人的小时工资，DYouth 是一个虚拟变量，当工人的年龄小于等于40时取值为1，否则为0。根据上述回归结果，一个30岁的工人， = （）
第九章 内生性与工具变量回归
第九章单元测试
1、在简单回归模型中，如果 和 相关，则
A、OLS估计量仅在小样本时有偏的。
B、OLS和2SLS的估计结果完全相同。
C、X是外生的。
D、OLS估计量是不一致的。
2、在一个完全竞争的市场中，市场均衡是由需求和供给决定的，如果使用商品数量-商品价格的数对来做回归：
A、可以估计出需求函数；
B、可以估计出供给函数；
C、需求函数和供给函数都无法估计；
D、可以根据回归结果计算出供给的价格弹性。
3、一个有效的工具变量应满足如下两个条件：
A、?
B、
C、
D、
4、弱工具变量造成的主要问题是：
A、TSLS估计量不再具有正态分布；
B、工具变量不再具有外生性；
C、TSLS估计量的值无法计算；
D、第一阶段无法计算内生变量的拟合值。
5、在简单回归模型中，如果是内生变量，是一个合格的工具变量，则的计算公式可表述为：
A、
B、
C、
D、
6、下列哪些情形可能产生内生性？
A、遗漏变量
B、异方差
C、联立因果关系
D、变量非线性
7、下列哪些情况可以估计出参数的值？
A、不可识别
B、恰好识别
C、过度识别
D、以上均不能
8、外生变量可以作为第一阶段的工具变量。?
9、TSLS估计量的方差一般比OLS估计量的方差小。
10、恰好识别的情况下，无法检验工具变量的外生性。
期末考试
《计量经济学导论》期末考试
1、面板数据估计可以被用于：
A、避免模型错误设定偏差
B、残差之和不为0的情况
C、遗漏不可观测变量的情况
D、避免样本选择偏差
2、如果因为遗漏变量导致假设条件E(ui|Xi) = 0不成立，则
A、残差的和不为0
B、加权最小二乘是BLUE的
C、残差与解释变量乘积的和不为0
D、OLS估计量不一致
3、在二值因变量模型中，如果Probit模型的预测值为0.6，意味着：
A、给定解释变量的值，因变量的值为0.6
B、给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%
C、该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1
D、给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%
4、下边哪个说法可以很好地描述AR(2)的特点？?
A、2步截尾的自相关函数，拖尾的偏自相关函数。
B、拖尾的自相关函数，2步截尾的偏自相关函数。
C、2步截尾的自相关函数，2步截尾的偏自相关函数。
D、拖尾的自相关函数，拖尾的偏自相关函数。
5、关于单位根过程错误的说法是
A、具有随机趋势
B、均值一定随时间变化
C、通过差分平稳化
D、方差是时间t的函数
6、TGARCH模型模型如下： 如果希望检验波动率的非对称性，需要对哪个参数进行检验？
A、
B、
C、
D、
7、下面是对几个时间序列做单位根检验的结果, 哪个序列是I(1)的？ 水平变量单位根检验临界值5% -3.41 差分后临界值 5% -2.86
A、A
B、B
C、C
D、D
8、在不完全多重共线性下
A、OLS估计值不能被计算出
B、两个或两个以上的自变量高度相关
C、即使当n>100时，OLS估计量也是有偏的
D、误差项是高度但不完全相关的
9、满足如下模型： 的无条件均值为？
A、0.3
B、0.1
C、0
D、无法确定
10、两阶段最小二乘中，第一阶段需要用到工具变量的哪条性质？
A、线性性
B、相关性
C、外生性
D、正态性
11、________对_________有因果影响？
A、收入，失业率；
B、收入，消费；
C、年龄，智商；
D、身高，健康；
12、研究金砖四国2001-2019年的GDP增长率需要用到下列哪种数据？
A、横截面数据；
B、时间序列数据；
C、面板数据；
D、混合截面数据；
13、将因变量的值扩大10，将自变量的值同时扩大100，则：
A、斜率的估计值不变
B、截距的估计值不变
C、回归的不变
D、OLS估计量的方差不变
14、由目标函数（），推导得出OLS估计量：
A、最小化残差平方和
B、最小化残差和
C、最大化残差平方和
D、最小化残差绝对值之和
15、下列说法哪个是不正确的（）
A、拟合优度度量了模型的拟合效果.
B、拟合优度越高说明模型中y的解释变动占总变动的比例越高。
C、越高说明模型中y与x越是正相关。
D、=0说明模型无法解释y的变动。
16、对于一个带常数项的一元线性回归方程，下列哪些代数性质是成立的？
A、截矩大于0。
B、残差和为0。
C、回归变量与残差之间的样本协方差为零。
D、回归线总是经过(0,0)这一点。
17、下列哪些选项是横截面数据的特征？
A、每一条观察值都来自一个不同的个体，可视为独立样本
B、在横截面数据分析中，观察值的顺序并不重要
C、横截面数据往往来自于宏观追踪调查
D、横截面数据常见的计量问题是异方差
18、带虚拟变量的回归可以刻画下列哪些情形
A、仅有截距不同
B、仅有斜率不同
C、截距和斜率都不同
D、以上答案均不对
19、下列哪些情形可能产生内生性？
A、遗漏变量
B、异方差
C、联立因果关系
D、变量非线性
20、如果y,x,z是I(1)的，那么y做被解释变量，x,z做解释变量建立多元线性回归模型可能是伪回归。
21、在其他条件相同的情况下，自变量观测值的变差越大，斜率估计量的方差越大。
22、平稳随机过程的均值是常数。
23、在评估因果效应的实验中，处理组和对照组的分配可以是参与者自选的。
24、当P值大于显著性水平时，拒绝原假设。
25、为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程：? 其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程: 则在新的回归中，=（）？（答案精确到小数点后2位即可)
26、用Probit模型拟合抵押贷款申请被拒（deny）和还款/收入比（P/I ratio）及种族（black）的2380个观测值，得 (0.16) (0.44) (0.08) 括号内为系数估计的标准差，利用上述估计结果回答下列问题：（结果保留三位小数） 黑人抵押贷款申请者的P/I ratio为0.30，则他的申请被拒的概率是
27、拟评估班级规模大小对学生测试成绩的影响，使用1999年加州420个学区的观测数据建立回归模型，得到如下回归结果，括号内为系数估计的标准差。此模型的因变量为测试成绩（Testscr），所考虑的自变量有师生比（str，根据学生数/教师数计算），英语学习者比例（elpct），获得午餐补助的学生比例（mealpct），取对数的平均家庭收入（lavginc）。基于如下回归结果，请回答：（本题所有数值计算结果保留4位小数） (8.6415) (0.2568) (0.0337) (0.0332) (1.8188) 为了检验变量str前面的系数是否为0，我们做假设检验 ,请计算对应的t检验统计量的值（）
28、拟评估班级规模大小对学生测试成绩的影响，使用1999年加州420个学区的观测数据建立回归模型，得到如下回归结果，括号内为系数估计的标准差。此模型的因变量为测试成绩（Testscr），所考虑的自变量有师生比（str，根据学生数/教师数计算），英语学习者比例（elpct），获得午餐补助的学生比例（mealpct），取对数的平均家庭收入（lavginc）。基于如下回归结果，请回答：（本题所有数值计算结果保留4位小数） (8.6415) (0.2568) (0.0337) (0.0332) (1.8188) 回归的,请计算调整后R方为（）
学习通计量经济学导论刘惠英
计量经济学是现代经济学中非常重要的一个分支，它通过运用数学和统计学等工具来研究和分析经济现象及其关系。学习通计量经济学导论课程由刘惠英教授讲授，本文将就该课程内容进行介绍和评价。
课程概述
该课程共分为十个章节，涵盖了计量经济学的基础知识、单方程模型、多方程模型、时间序列模型等内容。课程以理论为基础，同时也注重实践应用，通过案例分析和实证研究来加深学生对计量经济学的理解和应用。
课程特色
学习通计量经济学导论课程的特色在于其系统性和逻辑性。该课程从基础知识开始，逐步深入到实证研究和政策分析。同时，课程还注重对计量经济学理论的解读和分析，使学生能够更好地理解和应用计量经济学理论。
课程评价
学习通计量经济学导论课程是一门非常好的计量经济学入门课程。该课程内容丰富，理论和实践相结合，适合初学者学习。刘惠英教授讲解清晰，表达简明，注重实证研究，通过案例分析和实验验证来加深学生对计量经济学的理解。
总体而言，学习通计量经济学导论课程内容丰富，教学质量高，适合初学者入门。课程讲解深入浅出，逻辑性强，学生可以轻松掌握计量经济学的基础知识和方法。
