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以二元回归为例简述普通最小二乘法的原理?
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第3题
A.回归分析法
B.高低点法
C.账户分析法
D.技术测定法
第4题
利用CHARITY.RAW中的数据[得自于Franses and Paap(2001)] 回答如下问题：
(Ⅰ)在这个4268人的样本中，平均捐款数量是多少(以荷兰盾为单位)？没有捐款的人数百分比是多少？
(Ⅱ)每年平均寄出的邮件数量是多少？其最小值和最大值是多少？
(III)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。
(Ⅳ)解释斜率系数。如果每封邮件的成本是1盾，那么慈善机构预期能够从寄出的每一封邮件中获得净利润吗？这意味着慈善机构从每封邮件中都获得了净利润吗？请加以解释。
(Ⅴ)样本中最小慈善捐款的预测值是多少？利用这个简单的回归分析，你有可能预测git等于0吗？
第5题
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
第6题
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
第8题
A．一阶差分法
B．广义差分法
C．普通最小二乘法
D．加权最小二乘法
