第4章 计量值的假设检验与估计.

计量经济学课后习题答案——湘潭大学出版社（龚志民马知遥）本文档由湘潭大学13级经济学1班整理第一章导论1.1 说明什么是横截面数据、时间序列数据、合并截面数据和面板数据。

答：截面数据是指一个变量或多个变量在某个时点的数据集。

也就是说，在同一个时点观察多个对象的某个属性或变量取值。

时间序列数据是指对一个或几个变量跨期观察得到的数据。

也就是按固定的时间间隔观察某个对象的属性或变量的取值。

合并截面数据是指在不同时点截面数据的合并。

不同时点的截面单位可以不同，即不同时点抽取的样本不必相同。

面板数据也称纵列数据，是对若干固定对象的属性或变量值跟踪观察而得的数据，跟踪观察一般是按固定时间间隔的跨期观察。

1.2 你如何理解计量经济学？答：计量经济学是在对经济数据的收集和加工，并以图、表等各种形式展现经济发展现状的基础上，进行定量研究，同时进行经济理论的探索和经济变量之间关系的研究，并注重理论的可度量性及其经验验证。

总之，计量经济学是利用经济学理论、数学、数理统计学方法、计算机工具和统计软件研究经济学问题的一门学科。

1.3 DA TA1-1给出了2010-2011年中国31个省市GDP和固定资产投资的数据，你能想到那些方法研究两者之间的关系？答：方法一：用一元线性回归模型的方法。

方法二：相关分析。

利用数据可以求出两者之间的相关系数r,利用相关系数的性质即可判断出两者是否存在相关关系。

1.4 DA TA1-2给出了中国1952-2012年GDP和消费支出的数据，尝试对消费和收入的关系作出描述。

从中你有什么发现？答：从表中数据可以看出：当收入增加时，消费也会相应的增长；当收入增加幅度变大时，消费增加的幅度也变大，但消费增加的幅度比收入增加的幅度小。

也就是说，收入增加时，收入增加的一部分用于消费，而不是全部。

这很符合消费者边际消费倾向小于1的理论。

由此可见，消费和收入可能存在高度相关性。

通过描图更能直观地说明问题。

计量知识点全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计量知识点是经济学中非常重要的一部分，它涉及到对数据进行量化分析和统计推断的方法和技巧。

无论是研究经济现象、制定政策还是进行市场分析，计量知识都是不可或缺的。

在这篇文章中，我们将介绍一些基础的计量知识点，帮助读者更好地理解和应用这些知识。

一、基本概念1. 变量：在计量分析中，变量是指研究对象的某种属性或特征，可以是数量型变量（如收入、价格等）也可以是分类型变量（如性别、地区等）。

2. 因变量和自变量：在计量分析中，因变量是研究对象的主要研究对象，自变量是用来解释因变量变化的变量。

3. 样本和总体：在进行统计分析时，研究者需要从总体中选取一部分样本进行研究。

样本是总体的一个子集，通过对样本的研究可以对总体进行推断。

4. 假设检验：假设检验是用来检验研究结论是否显著的统计方法，通过对样本数据进行假设检验，得出对总体的推论。

二、统计描述1. 中心趋势测度：中心趋势测度是用来描述数据整体分布的一个指标，包括均值、中位数和众数等。

2. 离散程度测度：离散程度测度是用来描述数据分布的离散程度，包括标准差、方差、极差等。

3. 分布形状：数据的分布形状可以通过偏度和峰度等指标来描述，偏度描述数据分布的对称性，峰度描述数据分布的平峰或尖峰程度。

三、回归分析1. 简单线性回归：简单线性回归是一种描述因变量和单个自变量之间关系的回归分析方法，通过拟合直线来解释因变量的变化。

3. 回归诊断：回归诊断是用来检验回归分析结果的准确性和可靠性的一种方法，包括残差分析、方差膨胀因子等。

四、时间序列分析1. 趋势分析：趋势分析是用来描述时间序列数据的长期趋势和波动规律的方法，可以通过趋势线和季节性调整来分析数据。

3. 时间序列模型：时间序列模型是用来预测未来数据变化趋势的一种方法，可以通过建立自回归模型、移动平均模型等来预测未来数据。

计量知识点是经济学中非常重要的一部分，通过掌握基本概念、统计描述、回归分析和时间序列分析等知识点，可以更好地理解和应用计量分析方法，对经济现象和市场规律进行深入研究和分析。

庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章：引言–第二章：回归分析的基本步骤–第三章：多元回归分析–第四章：假设检验和检定–第五章：函数形式选择和非线性回归–第六章：虚拟变量和联合假设检验–第七章：时间序列回归分析–第八章：面板数据回归分析–第九章：工具变量法–第十章：极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集，旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。

本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新，更加贴近实际应用环境，同时也增加了一些新的内容。

本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要，包含了各章节的练习题及参考解答。

2. 练习题及解答第一章：引言1.什么是计量经济学？计量经济学的研究范围是什么？–答案：计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。

它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持，对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。

2.计量经济学中常用的方法有哪些？–答案：常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。

这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题，预测经济变量，评估政策效果等。

第二章：回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析？–答案：回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。

通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系，并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。

回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力，并进行统计推断。

2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么？–答案：基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异，来确定最佳的参数估计值。

也就是说，最小二乘法通过选择一组参数，使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。

3.如何判断回归模型的拟合优度？–答案：拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。

班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C4.1 voteA=β0+β1log expendA+β2log expendB+β3prtystrA+u 其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派势力的一种度量（A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比）。

解：（ⅰ）如何解释β1？β1表示当候选人B的竞选支出和候选人A所在党派势力固定不变时，候选人A的竞选支出（expendA）增加一个百分点时，voteA将增加β1 100。

（ⅱ）用参数表述如下虚拟假设：A的竞选支出提高1% 被B的竞选支出提高1% 所抵消。

虚拟假设为H0∶β1+β2=0 ,该假设意味着A的竞选支出提高x% 被B的竞选支出提高x% 所抵消,voteA保持不变。

（ⅲ）利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。

A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第（ⅱ）部分中的假设吗？所以，voteA=45.0789+6.0833log expendA−6.6154log expendB+0.1520prtystrA, n=173, R2=0.7926 .由截图可得：expendA 系数β1的 t 统计量为15.9187，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，A 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.0608。

同理可得，expendB 系数β2的 t 统计量为-17.4632，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，B 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.066。

由于A 的竞选支出的系数β1和B 的竞选支出的系数β2符号相反，绝对值差不多，所以近似有虚拟假设“ H 0∶β1+β2=0 ”成立，即第（ⅱ）部分中的假设成立。

计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。

为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。

1.3时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。

横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。

如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。

1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。

在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。

如Y 就是一个估计量，1nii YY n==∑。

现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。

第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。

2.2 NSS x ==45=1.25用=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。

2.3 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/2510/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

《医学统计学》单项选择题摘自：马斌荣主编.医学统计学.第5版.北京：人民卫生出版社，2008第一章医学统计中的基本概念1. 医学统计学研究的对象是A. 医学中的小概率事件B. 各种类型的数据C. 动物和人的本质D. 疾病的预防与治疗E．有变异的医学事件2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体E．依照随机原则抽取总体中的部分个体3. 下列观测结果属于等级资料的是A．收缩压测量值 B．脉搏数C．住院天数 D．病情程度E．四种血型4. 随机误差指的是A. 测量不准引起的误差B. 由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D. 选择总体不当引起的误差E. 由偶然因素引起的误差5. 收集资料不可避免的误差是A. 随机误差B. 系统误差C. 过失误差D. 记录误差E．仪器故障误差答案: E E D E A第二章集中趋势的统计描述1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是A. 中位数B. 几何均数P百分位数C. 均数D.95E. 频数分布2. 算术均数与中位数相比，其特点是A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料E．更适用于分布不明确资料3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是A. 数值离散度较小B. 数值离散度较大C. 数值分布偏向较大一侧D. 数值分布偏向较小一侧E. 数值分布不均匀4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是A．化为计数资料 B. 便于计算C. 形象描述数据的特点D. 为了能够更精确地检验E. 提供数据和描述数据的分布特征5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是A. 均数B. 几何均数C. 中位数D. 百分位数E. 倒数的均数答案: A B D E B第三章离散程度的统计描述1. 变异系数主要用于A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度C. 衡量测量的准确度D. 衡量偏态分布的变异程度E. 衡量样本抽样误差的大小2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是A. 变异系数B. 离均差平方和C. 极差D. 四分位数间距E. 标准差3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95%B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95%C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常”4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布C．有大样本数据 D．数据服从对称分布E．数据变异不能太大5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用A．全距 B．标准差C．变异系数 D．方差E．四分位数间距答案：A E D B E第四章抽样误差与假设检验1. 样本均数的标准误越小说明A. 观察个体的变异越小B. 观察个体的变异越大C. 抽样误差越大D. 由样本均数估计总体均数的可靠性越小E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大2. 抽样误差产生的原因是A. 样本不是随机抽取B. 测量不准确C. 资料不是正态分布D. 个体差异E. 统计指标选择不当3. 对于正偏态分布的的总体, 当样本含量足够大时, 样本均数的分布近似为A. 正偏态分布B. 负偏态分布C. 正态分布D. t分布E. 标准正态分布4. 假设检验的目的是A. 检验参数估计的准确度B. 检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D. 检验总体参数是否不同E. 检验样本的P值是否为小概率5. 根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109/L～9.1×109/L，其含义是A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内B. 总体均数在该区间的概率为95%C. 样本中有95%的观察值在此范围内D. 该区间包含样本均数的可能性为95%E. 该区间包含总体均数的可能性为95%答案：E D C D E第五章 t 检验1. 两样本均数比较,检验结果05.0 P 说明A. 两总体均数的差别较小B. 两总体均数的差别较大C. 支持两总体无差别的结论D. 不支持两总体有差别的结论E. 可以确认两总体无差别2. 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别, 其差别有统计学意义是指A. 两样本均数的差别具有实际意义B. 两总体均数的差别具有实际意义C. 两样本和两总体均数的差别都具有实际意义D. 有理由认为两样本均数有差别E. 有理由认为两总体均数有差别3. 两样本均数比较,差别具有统计学意义时,P 值越小说明A. 两样本均数差别越大B. 两总体均数差别越大C. 越有理由认为两样本均数不同D. 越有理由认为两总体均数不同E. 越有理由认为两样本均数相同4. 减少假设检验的Ⅱ类误差，应该使用的方法是A. 减少Ⅰ类错误B. 减少测量的系统误差C. 减少测量的随机误差D. 提高检验界值E. 增加样本含量5．两样本均数比较的t 检验和u 检验的主要差别是A. t 检验只能用于小样本资料B. u 检验要求大样本资料C. t 检验要求数据方差相同D. t 检验的检验效能更高E. u 检验能用于两大样本均数比较答案：D E D E B第六章 方差分析1. 方差分析的基本思想和要点是A ．组间均方大于组内均方B ．组内均方大于组间均方C ．不同来源的方差必须相等D ．两方差之比服从F 分布E ．总变异及其自由度可按不同来源分解2. 方差分析的应用条件之一是方差齐性,它是指A. 各比较组相应的样本方差相等B. 各比较组相应的总体方差相等C. 组内方差=组间方差D. 总方差=各组方差之和E. 总方差=组内方差 + 组间方差3. 完全随机设计方差分析中的组间均方反映的是A. 随机测量误差大小B. 某因素效应大小C. 处理因素效应与随机误差综合结果D. 全部数据的离散度E. 各组方差的平均水平4. 对于两组资料的比较，方差分析与t检验的关系是A. t检验结果更准确B. 方差分析结果更准确C. t检验对数据的要求更为严格D. 近似等价E. 完全等价P ，则应该进一步做的是5．多组均数比较的方差分析，如果0.05A．两均数的t检验 B．区组方差分析C．方差齐性检验 D．q检验E．确定单独效应答案：E B C E D第七章相对数及其应用1. 如果一种新的治疗方法能够使不能治愈的疾病得到缓解并延长生命,则应发生的情况是A. 该病患病率增加B. 该病患病率减少C. 该病的发病率增加D. 该病的发病率减少E. 该疾病的死因构成比增加2. 计算乙肝疫苗接种后血清学检查的阳转率，分母为A. 乙肝易感人数B. 平均人口数C. 乙肝疫苗接种人数D. 乙肝患者人数E. 乙肝疫苗接种后的阳转人数3. 计算标准化死亡率的目的是A. 减少死亡率估计的偏倚B. 减少死亡率估计的抽样误差C. 便于进行不同地区死亡率的比较D. 消除各地区内部构成不同的影响E. 便于进行不同时间死亡率的比较4. 影响总体率估计的抽样误差大小的因素是A. 总体率估计的容许误差B. 样本率估计的容许误差C. 检验水准和样本含量D. 检验的把握度和样本含量E. 总体率和样本含量5. 研究某种新药的降压效果,对100人进行试验,其显效率的95%可信区间为0.862～0.926,表示A. 样本显效率在0.862～0.926之间的概率是95%B. 有95%的把握说总体显效率在此范围内波动C. 有95%的患者显效率在此范围D. 样本率估计的抽样误差有95%的可能在此范围E. 该区间包括总体显效率的可能性为95%答案：A C D E E第八章 2χ检验1. 利用2χ检验公式不适合解决的实际问题是A. 比较两种药物的有效率B. 检验某种疾病与基因多态性的关系C. 两组有序试验结果的药物疗效D. 药物三种不同剂量显效率有无差别E. 两组病情“轻、中、重”的构成比例2．欲比较两组阳性反应率, 在样本量非常小的情况下(如1210,10n n <<), 应采用A. 四格表2χ检验B. 校正四格表2χ检验C. Fisher 确切概率法D. 配对2χ检验E. 校正配对2χ检验3．进行四组样本率比较的2χ检验，如220.01,3χχ>，可认为A. 四组样本率均不相同B. 四组总体率均不相同C. 四组样本率相差较大D. 至少有两组样本率不相同E. 至少有两组总体率不相同4. 从甲、乙两文中，查到同类研究的两个率比较的2χ检验，甲文220.01,1χχ>，乙文220.05,1χχ>，可认为 A. 两文结果有矛盾 B. 两文结果完全相同C. 甲文结果更为可信D. 乙文结果更为可信E. 甲文说明总体的差异较大5.下列哪一项不是两组有效率比较检验功效的相关因素（原题的选项设置不合适，已进行了修改）A. I 型错误B. 理论频数C. 样本含量D. 总体率差别E. II 型错误答案：C C E C B第九章非参数检验1．对医学计量资料成组比较, 相对参数检验来说，非参数秩和检验的优点是A. 适用范围广B. 检验效能高C．检验结果更准确 D. 充分利用资料信息E. 不易出现假阴性错误2. 对于计量资料的比较,在满足参数法条件下用非参方法分析,可能产生的结果是A. 增加Ⅰ类错误B. 增加Ⅱ类错误C. 减少Ⅰ类错误D. 减少Ⅱ类错误E. 两类错误都增加3. 两样本比较的秩和检验,如果样本含量一定,两组秩和的差别越大说明A. 两总体的差别越大B. 两总体的差别越小C. 两样本的差别可能越大D. 越有理由说明两总体有差别E. 越有理由说明两总体无差别4. 多个计量资料的比较，当分布类型不清时，应选择的统计方法是A. 方差分析B.Wilcoxon T检验C. Kruskal－Wallis H检验D. u检验χ检验E. 25．在一项临床试验研究中，疗效分为“痊愈、显效、有效、无效”四个等级，现欲比较试验组与对照组治疗效果有无差别，宜采用的统计方法是⨯列联表2χ检验A. Wilcoxon秩和检验B. 24χ检验 D. Fisher确切概率法C. 四格表2E. 计算标准化率答案：A B D C A第十章线性相关与回归1. 使用最小二乘法确定直线回归方程的原则是A. 各观察点距回归直线的纵向距离之和最小B.各观察点距回归直线的横向距离之和最小C. 各观察点距回归直线的垂直距离平方和最小D.各观察点距回归直线的纵向距离平方和最小E. 各观察点距回归直线的横向距离平方和最小2. 两数值变量相关关系越强，表示A. 相关系数越大B. 相关系数的绝对值越大B. 回归系数越大C. 回归系数的绝对值越大E. 相关系数检验统计量的t值越大3. 回归分析的决定系数2R 越接近于1，说明A. 相关系数越大B. 回归方程的显著程度越高C. 应变量的变异越大D. 应变量的变异越小E. 自变量对应变量的影响越大4. 两组资料作回归分析，直线回归系数b 较大的一组，表示A ．两变量关系密切的可能性较大B ．检验显著的可能性较大C ．决定系数2R 较大D ．决定系数2R 可能大也可能小E ．数量依存关系更密切5. 1—7岁儿童可以用年龄（岁）估计体重（市斤），回归方程为ˆ144YX =+，若将体重换成国际单位kg ，则此方程A ．常数项改变B ．回归系数改变C ．常数项和回归系数都改变D ．常数项和回归系数都不改变E ．决定系数改变答案：D B E D C第十一章 多元线性回归与多元逐步回归1. 在疾病发生危险因素的研究中，采用多变量回归分析的主要目的是A ．节省样本B ．提高分析效率C ．克服共线影响D ．减少异常值的影响E ．减少混杂的影响2. 多元线性回归分析中，反映回归平方和在应变量Y 的总离均差平方和中所占比重的统计量是A. 简单相关系数 B .复相关系数C. 偏回归系数D. 回归均方E. 决定系数2R3. 对同一资料作多变量线性回归分析，若对两个具有不同个数自变量的回归方程进行比较，应选用的指标是A ．决定系数 B. 相关系数C. 偏回归平方和D. 校正决定系数E. 复相关系数4. 多元线性回归分析，对回归方程作方差分析，检验统计量F 值反映的是A ．所有自变量与应变量间是否存在线性回归关系B ．部分自变量与应变量间是否存在线性回归关系C ．自变量与应变量间存在的线性回归关系是否较强D ．自变量之间是否存在共线E. 回归方程的拟合优度c ），则5. 在多元回归分析中，若对某个自变量的值都乘以一个常数c（0A. 偏回归系数不变、标准回归系数改变B. 偏回归系数改变、标准回归系数不变C．偏回归系数与标准回归系数均不改变D．偏回归系数与标准回归系数均改变E．偏回归系数和决定系数均改变答案：E E D A B第十二章统计表与统计图1．统计表的主要作用是A. 便于形象描述和表达结果B. 客观表达实验的原始数据C. 减少论文篇幅D. 容易进行统计描述和推断E. 代替冗长的文字叙述和便于分析对比2．描述某疾病患者年龄（岁）的分布，应采用的统计图是A．线图 B．条图C．百分条图 D．直方图E．箱式图3．高血压临床试验分为试验组和对照组，分析考虑治疗0周、2周、4周、6周、8周血压的动态变化和改善情况，为了直观显示出两组血压平均变动情况，宜选用的统计图是A．半对数图 B．线图C．条图 D．直方图E．百分条图4．研究三种不同麻醉剂在麻醉后的镇痛效果，采用计量评分法，分数呈偏态分布，比较终点时分数的平均水平及个体的变异程度，应使用的图形是A. 复式条图B. 复式线图C. 散点图D. 直方图E. 箱式图5. 研究血清低密度脂蛋白LDL与载脂蛋白B-100的数量依存关系，应绘制的图形是A. 直方图B. 箱式图C. 线图D. 散点图E. 条图答案：E D B E D第十三章医学实验设计与诊断试验的评价1. 实验研究随机化分组的目的是A．减少抽样误差 B．减少实验例数C．保证客观 D．提高检验准确度E．保持各组的非处理因素均衡一致2. 关于实验指标的准确度和精密度，正确的说法是A．精密度较准确度更重要 B．准确度较精密度更重要C．精密度主要受随机误差的影响 D．准确度主要受随机误差的影响E．精密度包含准确度3. 在临床新药疗效试验设计选择对照时，最可靠的对照形式是（在原题中增加了“新药疗效”）A. 历史对照B. 空白对照C. 标准对照D. 安慰剂对照E. 自身对照4. 两名医生分别阅读同一组CT片诊断某种疾病，Kappa值越大说明A. 观察个体的变异越大B. 观察个体的变异越小C. 观察一致性越大D. 机遇一致性越大E. 实际一致性越大5. 下列叙述正确的有A. 特异度高说明测量的稳定性好B. 敏感度必须大于特异度才有实际意义C. 要兼顾敏感度和特异度都比较高才有实际意义（原题的这个选项是“增大样本含量可以同时提高敏感度和特异度”，并作为正确的选项。

计量经济学第四版李子奈课后答案第一章：简介1.什么是计量经济学？它与其他学科有什么区别？计量经济学是经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的数理模型、计量方法以及经济政策的评估方法。

它与其他学科的区别在于，计量经济学着重于将经济理论转化为具体的计量模型，并利用统计分析方法对经济数据进行验证和评估，以获得对经济问题的深入理解和预测能力。

2.请简要介绍计量经济学的基本步骤。

计量经济学的基本步骤包括以下几个方面：•确定经济理论模型：根据研究的经济问题和理论基础，构建适当的经济理论模型。

•收集数据：收集所需的经济数据，包括自变量和因变量的观测值。

•数据处理：对数据进行处理和清洗，包括缺失数据的处理、异常值的检测和处理等。

•模型估计：利用统计方法对经济模型的参数进行估计，获得合适的模型参数估计值。

•模型检验：利用统计检验方法对模型的合理性进行检验，包括参数的显著性检验、模型拟合优度的检验等。

•模型应用和预测：根据模型估计结果，应用模型进行实际问题的分析和预测。

第二章：线性回归模型1.请解释简单线性回归模型的含义。

简单线性回归模型是一种描述两个变量之间线性关系的模型。

它假设因变量（被解释变量）可以通过一个线性函数来解释，该线性函数包含一个自变量（解释变量）。

形式化地表示为：$y_i = \\beta_0 + \\beta_1x_i + u_i$，其中y i表示因变量的观测值，x i表示自变量的观测值，$\\beta_0$和$\\beta_1$表示模型的参数，u i表示误差项。

2.如何进行线性回归模型的估计和检验？线性回归模型的参数可以通过最小二乘法进行估计。

最小二乘法通过最小化观测值和模型估计值之间的差异，来获取最优的模型参数估计。

具体的估计方法可以通过计算样本数据的一阶矩和二阶矩来获得。

线性回归模型的检验可以通过对模型参数的显著性进行检验来进行。

通常使用t检验或F检验来判断模型参数的显著性。

t检验用于检验单个参数的显著性，而F检验用于检验多个参数的显著性。