统计软件应用考试试题.doc

专业： 姓名： 学号：
河南大学经济学院2015～2016学年第一学期考试
统计学专业《统计软件应用》试卷
考试方式：闭卷 考试时间：120 分钟 卷面总分：100分
题号
一
二
三
四
五
六
七
八
总成绩
合分人
得分

一、（15分）根据 “婴儿死亡率.xls”中数据完成下列任务：
（1）利用软件对CM婴儿死亡率序列进行统计描述，要求在答题纸上写出均值，标准差，最大值，最小值，中位数。
（2）作CM与PGNP（人均GNP）、FLR（妇女文盲率）和TFP（总生育率）之间的回归，把结果复制粘贴到后面答题区域，并在答题纸上写出回归方程。
（3）0.05的显著水平上分析各系数的显著性及各系数的含义（写到答题纸上）。
二、（15分）根据表5-14提供的美国GNP和M2数据：
（1）完成GNP对M2的线性（两变量直接回归）、双对数（因变量和自变量都取对数后回归）、对数—线性（因变量取对数自变量不取对数的回归）模型估计，在答题纸上写出各模型回归方程（要求把软件输出结果复制粘贴到后面）。
（2）解释双对数模型系数的含义（写到答题纸上）。
（3）货币学家认为，货币供给的变化率与GNP变化率存在一对一的关系（检验货币供给的变化率与GNP变化率之比是否为1），要求把软件输出结果复制粘贴到后面，答题纸上给出检验结果分析货币学家观点是否正确。
三、（15分）利用auto.dta的数据，利用stata按如下要求绘制图形：
（1） 根据foreign变量分组绘制mpg与weight的散点和线性拟合复合图，并要求散点为红色。
（2） 绘制mpg、price与weight的散点图，要求两个y轴变量分别使用左右两个y轴。
（3） 绘制price与weight的散点图，拟合图和一元线性回归的95%的预测区间复合图。

四、（10分）使用数据“大学生信息表.dta里的drink变量和employed变量，
把你计算的软件运行结果复制粘贴到后面，并在答题纸上分析饮酒行为是否会因为是否就业而有所变化。
五、（10分）使用职工信息表.dta,完成以下任务：
（1）画出男女职工工资柱状图
（2）使用t统计量检验不同性别的职工工资是否存在显著差异（结果写在答题纸上并分析原因）
六、（15分）使用fringe.dta数据：
（1）估计因变量为hrearn自变量为educ、exper、expersq、tenure、union、 south、nrtheast、male的回归方程（回归方程写在答题纸上）
（2）检验多重共线性（答题纸上写出结果并分析原因）
（3）检验异方差性（答题纸上写出结果并分析原因）
七、（10分）利用给出的mroz.dta数据，估计变量educ、 exper、 expersq、age、kidslt6 kidsge6对二元变量女性劳动参与inlf的真实直接影响，根据软件结构写出回归方程并解释educ系数的含义。
八、（10分）附加题
利用R软件计算如下问题：
已知矩阵,求该矩阵转置矩阵的特征值和特征向量（答题纸上写出结果）。

答题区域
一、
（2）

Dependent Variable: CM

Method: Least Squares

Date: 12/21/15 Time: 15:06

Sample: 1 64

Included observations: 64

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
168.3067
32.89165
5.117003
0.0000
FLR
-1.768029
0.248017
-7.128663
0.0000
PGNP
-0.005511
0.001878
-2.934275
0.0047
TFR
12.86864
4.190533
3.070883
0.0032

R-squared
0.747372
    Mean dependent var
141.5000
Adjusted R-squared
0.734740
    S.D. dependent var
75.97807
S.E. of regression
39.13127
    Akaike info criterion
10.23218
Sum squared resid
91875.38
    Schwarz criterion
10.36711
Log likelihood
-323.4298
    Hannan-Quinn criter.
10.28534
F-statistic
59.16767
    Durbin-Watson stat
2.170318
Prob(F-statistic)
0.000000

二、
（1）线性

Dependent Variable: GNP

Method: Least Squares

Date: 12/21/15 Time: 15:16

Sample: 1965 2006

Included observations: 42

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
703.2753
87.43432
8.043469
0.0000
M2
0.471822
0.007195
65.58031
0.0000

R-squared
0.990785
    Mean dependent var
5113.645
Adjusted R-squared
0.990555
    S.D. dependent var
3725.917
S.E. of regression
362.1107
    Akaike info criterion
14.66823
Sum squared resid
5244967.
    Schwarz criterion
14.75097
Log likelihood
-306.0327
    Hannan-Quinn criter.
14.69855
F-statistic
4300.777
    Durbin-Watson stat

0.135454
Prob(F-statistic)
0.000000

双对数

Dependent Variable: LOG(GNP)

Method: Least Squares

Date: 12/21/15 Time: 15:18

Sample: 1965 2006

Included observations: 42

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
0.782576
0.068644
11.40045
0.0000
LOG(M2)
0.853888
0.007839
108.9312
0.0000

R-squared
0.996640
    Mean dependent var
8.207998
Adjusted R-squared
0.996556
    S.D. dependent var
0.893209
S.E. of regression
0.052416
    Akaike info criterion
-3.012771
Sum squared resid
0.109896
    Schwarz criterion
-2.930025
Log likelihood
65.26819
    Hannan-Quinn criter.
-2.982441
F-statistic
11866.00
    Durbin-Watson stat
0.143813
Prob(F-statistic)
0.000000

对数—线性

Dependent Variable: LOG(GNP)

Method: Least Squares

Date: 12/21/15 Time: 15:20

Sample: 1965 2006

Included observations: 42

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
7.239215
0.089538
80.85064
0.0000
M2
0.000104
7.37E-06
14.06692
0.0000

R-squared
0.831847
    Mean dependent var
8.207998
Adjusted R-squared
0.827643
    S.D. dependent var
0.893209
S.E. of regression
0.370824
    Akaike info criterion
0.900268
Sum squared resid
5.500408
    Schwarz criterion
0.983014
Log likelihood
-16.90563
    Hannan-Quinn criter.
0.930598
F-statistic
197.8783
    Durbin-Watson stat
0.038720
Prob(F-statistic)
0.000000

（3）

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic
Value
df
Probability

t-statistic
-18.63963
 40
 0.0000
F-statistic
 347.4357
(1, 40)
 0.0000
Chi-square
 347.4357
 1
 0.0000

Null Hypothesis: C(2)=1

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)
Value
Std. Err.

-1 + C(2)
-0.146112
 0.007839

Restrictions are linear in coefficients.

三、（1）

（2）

（3）

四、

五、

（1）

（2）
00

六、
七、
八、