你能说totwrk ，educ 和age解释了sleep的大部分变异吗？还有...

问答题

下面这个模型是Biddle and Hamermesh（1990）所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：

其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。

你能说totwrk ，educ 和age解释了sleep的大部分变异吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？

参考答案： 不能，totwrk 、educ和age只解释了11.3%的sleep的变异。一个包含在误差项中的重要因素是总体健康状况。...

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1.问答题下面这个模型是Biddle and Hamermesh（1990）所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。
讨论educ的估计系数的符号和大小。

参考答案：受教育年限educ越多暗示着预计睡眠时间越少，但是这种影响是很小的。假设在其他条件不变的情况下，大学和高中的区别是四年间...

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2.问答题下面这个模型是Biddle and Hamermesh（1990）所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。
利用SLEEP75.RAW中的数据，估计出来的方程是
如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？

参考答案：因为都以分钟/周为单位，因此将时转化为分可得，=5×60=300。预计睡眠将会下降0.148×300=44.4（分）。对...

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3.问答题下面这个模型是Biddle and Hamermesh（1990）所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。
你认为β₂和β₃的符号应该是什么？

参考答案：β₂的符号不明确。一些人认为更高教育水平的人想获得更多，其他条件相同的情况下，他们休息的较少，此时...

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4.问答题2004年云南省某单位对云南省0~7岁儿童做抽样贫血调查，结果为曲靖483人，贫血病人数为88人，贫血患病率为18.23%；临沧500人，贫血患病人数为245人，贫血患病率为49.00%，据此资料回答下列问题：
列出主要分析步骤（包括判断结果等，不必计算）。

参考答案：

5.问答题2004年云南省某单位对云南省0~7岁儿童做抽样贫血调查，结果为曲靖483人，贫血病人数为88人，贫血患病率为18.23%；临沧500人，贫血患病人数为245人，贫血患病率为49.00%，据此资料回答下列问题：
列出计算表。

参考答案：

6.问答题2004年云南省某单位对云南省0~7岁儿童做抽样贫血调查，结果为曲靖483人，贫血病人数为88人，贫血患病率为18.23%；临沧500人，贫血患病人数为245人，贫血患病率为49.00%，据此资料回答下列问题：
若要比较两地贫血患病率有无差别，应该选用何种统计方法？

参考答案：可用完全随机设计四格表资料的χ2检验，也可以用两个样本率的U检验。
率的U检验的适用条件：n足够大时（n＞50）...

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7.单项选择题2016年1季度，全国共发生票据业务0.74亿笔，金额46.16万亿元，同比分别下降34.98%和27.75%。其中，支票业务6814.38万笔，金额40.41万亿元，同比分别下降35.93%和29.48%；实际结算商业汇票业务412.72万笔，金额4.67万亿元，同比分别下降21.65%和11.70%；银行汇票业务57.00万笔，金额3353.89亿元，同比分别下降5.90%和16.43%；银行本票业务80.88万笔，金额7476.39亿元，同比分别下降29.34%和33.87%。
2016年1季度，电子商业汇票系统出票41.36万笔，金额1.83万亿元，同比分别增长64.26%和91.15%；承兑42.64万笔，金额1.88万亿元，同比分别增长65.11%和90.65%；贴现16.04万笔，金额1.30万亿元，同比分别增长95.13%和131.67%；转贴现71.52万笔，金额11.85万亿元，同比分别增长338.16%和457.57%。
2016年1季度平均每笔金额最高的票据业务类型是：（）

A.支票业务
B.实际结算商业汇票业务
C.银行汇票业务
D.银行本票业务

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8.问答题数据集BWGHT.RAW 包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎司数（bwght）]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数（cigs）]。下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的：
样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第（Ⅲ）部分中的结论吗？

参考答案：因为模型仅仅使用吸烟量来解释出生体重，因此仅有一个结果：即cigs=0时的出生体重。cigs=0时的预测结果必然大致位于...

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9.问答题数据集BWGHT.RAW 包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎司数（bwght）]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数（cigs）]。下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的：
要预测出生体重125盎司，cigs应该为多少？

参考答案：要预测出生体重为125盎司，那么cigs=(125-119.77)/(-0.524)≈-10.18。这是无意义的，它表明...

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10.问答题数据集BWGHT.RAW 包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎司数（bwght）]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数（cigs）]。下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的：
这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗？请解释。

参考答案：不能。因为还有其他因素影响婴儿的出生体重，如母亲的整体健康状况和产前护理的质量。这些因素可能与怀孕期间吸烟量是相关的。另...

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