使用样本中所有1388个观测数据去估计约束模型。使用所有观测值计算bwght对cigs，parity和faminc回归的R。

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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：
bwght=119.77-0.514cigs
(i)当cigs=0时，预计婴儿的出生体重为多少？当cigs=20(每天一包)时呢？评价其差别。
(ii)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。
(iii)要预测出生体重125盎司，cigs应该为多少？
(iv)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？

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利用比德尔和哈默梅什（BiddleandHamermesh，1990)中的SLEEP75.RAW数据，研究在每周用于睡眠的时
利用比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)中的SLEEP75.RAW数据，研究在每周用于睡眠的时间和用于有酬工作的时间之间是否存在替代关系。我们可以用它们中的任何一个作为因变量。为具体起见，估计模型
sleep=β₀+β₁tonwrk+u
其中，steep是每周用于晚上睡眠的分钟数，totwrk是这一周中用于工作的分钟数。
(i)用方程的形式，连同观测的次数和R2报告你的结果。该方程中的截距表示什么？
(ii)若totwrk增加2小时，则sleep估计要减少多少？你觉得这是一个很大的效应吗？

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某保险公司客户满意度抽样调查中，供抽样使用的所有客户名单()。

某保险公司客户满意度抽样调查中，供抽样使用的所有客户名单是()

数据集CEOSAL2.RAW包含了美国公司首席执行官的信息。变量salary是以千美元计的年薪，ceoten是已担任公司CEO的年数。
(i)求出样本中的平均年薪和平均任期。
(ii)有多少位CEO尚处于担任CEO的第一年(就是说，ceoten=0)？最长的CEO任期是多少？
(ii)估计简单回归模型log(salary)=β₀+β₁ceoten+u，用通常的形式报告你的结果。多担任一年CEO，预计年薪增长(近似)的百分数是多少？

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审计人员对承包商费用进行统计估计，以确定各种费用是否与合同相符。审计工作底稿包括下列审计人员认为与审计报告相关的事项：1)每个承包商预计的总体费用：美元123000002)总体内项目个数：15003)样本规模：1004)不符合同的项目个数：55)选取项目的总美元价值：美元7000006)不符合合同项目的美元价值：美元：53000下列信息哪些是正确的？

从规模N=10000的总体中抽出一个样本总量n=500的不放回简单随机抽样，样本均值1000，样本方差1000，则估计量方差的估计为()。

相关和回归分析法是应用概率理论，通过从总体中抽出的样本资料计算的平均数、方差等来估计推断总体的数量特征的一种方法。（)

使用伺服式测斜仪观测，可以同时读出相互垂直的两个方向A－A和B－B的数据。（)
使用伺服式测斜仪观测，可以同时读出相互垂直的两个方向A-A和B-B的数据。()

401K.RAW中的数据是帕普克（Papke，1995)所分析数据的一个子集，帕普克是为了研究401（k)养老金计
401K.RAW中的数据是帕普克(Papke，1995)所分析数据的一个子集，帕普克是为了研究401(k)养老金计划的参与率和该计划的慷慨程度之间的关系。变量prate是有资格参与该计划的员工中拥有活动账户的百分比，也是我们要解释的变量。慷慨程度指标是计划的匹配率mrate。这个变量给出了员工每向这个账户存1美元，公司为该员工匹配的平均数量。例如，若mrate=0.50，则员工每投入1美元，公司就匹配50美分。
(i)求出该计划的样本中平均参与率和平均匹配率。
(ii)现在估计下面这个简单回归方程prate=β₀+β₁mrate报告你的结果以及样本容量和R。
(iii)解释你的方程中的截距。解释mrate的系数。
(iv)当mrate=3.5时，求出prate的预测值。这是一个合理的预测吗？解释这里出现的情况。
(v)prate的波动中，有多少是由mrate解释的？你认为，这是一个足够大的量吗？

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利用样本数据拟合城镇居民人均可支配收入X(单位:元)和人均消费Y(单位:元)的回归方程,估计方程Y=1293+ 0.6X,R2为 0.99,说法正确的有()。