STATS 500 -宿題2
によりクラス10月1日で
パートA（最大2ページ）。データセットuswagesを試料として描かれている
1988年に現在の人口調査から
1フィット毎週の応答として、賃金との年の回帰モデル
教育と予測因子としての経験。出力を提示。
応答の変動の何パーセント2.これらによって説明され
た予測因子？（パーセント変動係数と同じで説明した
決意の）。
3.どの観察は、最大（正）の残留を持っていますか？ケースの付け
番号を。
4.残差の平均値と中央値を計算します。何を説明し
た平均値と中央値との差は示しています。
同じ教育と1年差で2人5.
経験は、何が予測毎週賃金の違いでしょうか？
前記近似値との残差の相関を計算します。プロット
当てはめ値に対する残差。この相関の値を説明
最小二乗幾何（投影）解釈を使用。
ヒント：便利R機能：データ（）、LM（）、要約（）、残差（）、嵌（）、
which.max（）、平均（）、中央値（）、COR（）、プロット（）。経験のことに注意してください
変数が最も可能性の高い欠落データを示すいくつかの負の値を持っています。
これらの観察は、分析から削除する必要があります。
1
パートB（最大2ページ）。Rを使用して、10×3行列Xを作成します。
今、そのエントリが1であり、-1、および2次のページが作成3×1行列β作成
エントリIID標準正規（：便利なコマンドである10×1行列
「rnormを」）。最後に、Y =Xβを設定します。
1.計算（X0X）
βを推定する-1X0Y。あなたは何を得るのですか？（使用しないでください
「LM」コマンドを直接計算を行います。あなたは使用することができ
、逆行列を計算するために、「解決」コマンドを使用します。）
2.βの真の分散が何ですか？（βの分散があることを覚えておいてください
。この例では、ので、3×3の行列。）（私は、「真」の分散を言う
私たちはσ2の真の価値を知っているし、そう使用して、それを推定する必要はありません
残差を。 ）
3.σ2を推定する残差を使用してください。あなたは何を得るのですか？
4.ここで新しいと再推定βを作成します。この1000回を行い、かつ、保存
メモリ内のすべての答え。1のヒストグラムを作成し、ofβ000の値
1は、β2とβのために同じことを行う
。またごとに分散を計算3.
これら。あなたの答えは、質問2と一致しますか？
5.もう一度、千回を再作成します。各時間推定βは、また、
あまりにも、σ2を推定します。σ2のあなたの千の値のヒストグラムを作成します。σのようなヒストグラムに基づいて、それが見えない
2は、信頼性の高い推定ofσ2を提供しますか？なぜあなたはこれがあると思いますか？
6.リピート（4）と（5）が、代わりに使用するため、正規分布を使用しての
も期待0、分散1を持っているいくつかの他のディストリビューションをください
あなたの答えはあまり変化？説明してください。あなたは試してみたいかもしれない
いくつかの異なるディストリビューションで。
プロ、とても信頼できるので。必要に応じて、QQを追加してください：99515681または電子メール：[email protected]
マイクロ手紙：codehelp