计量经济学 作业1
计量第一次作业答案

C、函数形式的设定误差
D、 省略掉的变量
答案:(1)A(2)A(3)B(4)B(5)B(6)A(7)B(8)A(9)B
答案要点 这一题目是对数理统计知识的复习,目的在于练习数据整理。
8、已知某厂1985年~1991年产量X和利润Y的数据如下表。 (1)在下图中画出利润随产量变化的散点图。 (2)按照散点图,数据是正相关还是负相关的? (3)我们应当采用什么线拟合数据?手划一条拟合线。写出拟合方 程,并大致估计方程中的参数。 (4)如果产量是100,你预测利润大致是多少?
-0.0112X6
X1的系数0.068:其他因素不变的条件下,X1增加1个单位,Y平均增
加0.068;
X2的系数99.69:其他因素不变的条件下,X2增加1个单位,Y平均增
加99.69;
……
(4)Y变化:0.892*1-0.0936*2=0.71
(5)设检验的显著性水平是5%。将回归结果中的p值和5%比较:
7、随机调查了某城市30个家庭的人均收入(单位:百元):
19 43 38 37 22
37 39 31 27 25
25 33 34 27
6
54 35 30 28 49
14 24 24 27 14
34 31 36 14 40
(1)计算算术平均值,方差和标准差;
(2)请用下表进行分组整理,完成该表,并根据结果画出频率直方图
答案要点:考虑随机因素的影响,并使用数理统计方法估计和检验模型 成为可能。随机项包括:(1)随机因素或偶然因素;(2)被省略的变 量;(3)变量的测量误差;(4)不恰当的函数形式。
4、解释概念:(1)残差;(2)回归方程:(3)最小二乘估计: (4)BLUE;(5)TSS,RSS,ESS
计量经济学第一次作业

计量经济学第一次作业一、选择题1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合,是( D )A 、原始数据B 、时点数据C 、时间序列数据D 、截面数据2、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。
A 、横截面数据B 、时间序列数据C 、修匀数据D 、原始数据3、下列模型中不属于线性模型的有( C )A 、u X Y ++=ln 10ββB 、u Z X Y +++=210βββC 、u X Y ++=10ββD 、Y=u X ++10ββ4、半对数模型μββ++=X Y ln 10中,参数1β的含义是( C )A .X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化D .Y 关于X 的弹性5、设OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=21ˆˆββ,以下说法不正确的是 ( )A .0=∑i eB .),(Y X 在回归直线上C .Y Y =ˆD .0),(≠i i e X COV6、根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为i Y ∧ln =2.00+0.75lnXi ,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( B )A 、0.2%B 、0.75%C 、2%D 、7.5%7、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有A 、无偏性B 、线性性C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性8、利用普通最小二乘法求得的样本回归直线i i X Y 21ˆˆˆββ+=的特点( )A. 必然通过点),(Y XB. 可能通过点),(Y XC. 残差i e 的均值为常数D.i Y ˆ的平均值与i Y 的平均值相等 E. 残差i e 与解释变量i X 之间有一定的相关性二、判断正误(1) 随机误差项u i 与残差项e i 是一回事。
(×)1:Ui 为观察值Yi 围绕它的期望值E(Y|Xi)的离差(deviation ),是一个不可观测的随机变量.2:e 为残差,代表了其他影响Yi 的随机因素的集合,可看成Ui的估计量。
计量经济学第一次作业参考答案

1914
1998
2840 .6010563 .4897674
0
1
2840 4789.801 3361.39 176.1308 50725.66
2840 7.624296
2.9349
0
15
(3) 乌有大学的飘渺教授认为教育对于收入有着重要的影响,她建议估计下面这个回归 方程式:
empjob _ twage *schooling _ yr u
21.03976 133.0146
179.4049
t
7.64 -8.50
21.84ຫໍສະໝຸດ P>|t|0.000 0.000
0.000
[95% Conf. Interval]
119.535 202.0446 -1391.024 -869.3943
3567.096 4270.651
(b) 你能得到所有系数的估计值吗?如果不能,为什么?(提示:考虑上面这个回 归方程中,哪个假设不能成立。) (5 分) 不能,违背了假设: 解释变量不能存在多重共线性.
Variable
female male
birthyear marriage empjob_twage
schooling_yr
Obs
Mean Std. Dev.
Min
Max
2840 .3140845 .464232
0
1
2840 .6859155 .464232
0
1
2840 1974.865 11.2741
=
Adj R-squared =
Root MSE
=
2840 70.06 0.0000 0.0471 0.0464 3282.5
计量经济学练习题完整版

计量经济学试题1一 名词解释(每题5分,共10分) 1. 经典线性回归模型2. 加权最小二乘法(WLS ) 二 填空(每空格1分,共10分)1.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 1满足E ( b 1 ) = B 1,这表示估计量b 1具备 性。
2.广义差分法适用于估计存在 问题的经济计量模型。
3.在区间预测中,在其它条件不变的情况下,预测的置信概率越高,预测的精度越 。
4.普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。
5.以X 为解释变量,Y 为被解释变量,将X 、Y 的观测值分别取对数,如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线,则适宜配合 模型。
6.当杜宾-瓦尔森统计量 d = 4时,ρˆ= ,说明 。
7.对于模型i i i X Y μββ++=10,为了考虑“地区”因素(北方、南方两种状态)引入2个虚拟变量,则会产生 现象。
8. 半对数模型LnY i = B 0 + B 1X i + µI 又称为 模型。
9.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 0、b 1的关系可用数学式子表示为 。
三 单项选择题(每个1分,共20分)1.截面数据是指--------------------------------------------------------------( )A .同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。
B .同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。
C .同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。
D .同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。
2.参数估计量βˆ具备有效性是指------------------------------------------( ) A .0)ˆ(=βar V B.)ˆ(βarV 为最小 C .0)ˆ(=-ββD.)ˆ(ββ-为最小 3.如果两个经济变量间的关系近似地表现为:当X 发生一个绝对量(X ∆)变动时,Y 以一个固定的相对量(Y Y /∆)变动,则适宜配合的回归模型是------------------------------------------------------------------------------------------- ( )A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 4.在一元线性回归模型中,不可能用到的假设检验是----------( ) A .置信区间检验 B.t 检验 C.F 检验 D.游程检验5.如果戈里瑟检验表明 ,普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质:24.025.1i i X e +=,则用加权最小二乘法估计模型时,权数应选择-------( )A .i X 1 B. 21i X C.24.025.11i X + D.24.025.11i X +6.对于i i i i X X Y μβββ+++=22110,利用30组样本观察值估计后得56.827/)ˆ(2/)ˆ(2=-∑-∑=iiiY Y Y Y F ,而理论分布值F 0.05(2,27)=3.35,,则可以判断( )A . 01=β成立 B. 02=β成立 C. 021==ββ成立 D. 021==ββ不成立7.为描述单位固定成本(Y )依产量(X )变化的相关关系,适宜配合的回归模型是:A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 8.根据一个n=30的样本估计ii i e X Y ++=10ˆˆββ后计算得d=1.4,已知在95%的置信度下,35.1=L d ,49.1=U d ,则认为原模型------------------------( )A .存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关 C .不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关9.对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ,判定系数为0.8是指--------------------( ) A .说明X 与Y 之间为正相关 B. 说明X 与Y 之间为负相关 C .Y 变异的80%能由回归直线作出解释 D .有80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型i i i i X X Y μβββ+++=22110不满足下列哪一假定,称为异方差现象-------------------------------------------------------------------------------( )A .0)(=j i ov C μμ B.2)(σμ=i ar V (常数) C .0),(=i i ov X C μ D.0),(21=i i ov X X C11.设消费函数i i i X D Y μβαα+++=10,其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方北方01D ,如果统计检验表明1α统计显著,则北方的消费函数与南方的消费函数是--( )A .相互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的12. 在建立虚拟变量模型时,如果一个质的变量有m 种特征或状态,则一般引入几个虚拟变量:----------------------------------------------------------------( )A .m B.m+1 C.m -1 D.前三项均可 13. 在模型i i iX Y μββ++=ln ln ln 10中,1β为---------------------( )A .X 关于Y 的弹性 B.X 变动一个绝对量时Y 变动的相对量 C .Y 关于X 的弹性 D.Y 变动一个绝对量时X 变动的相对量14.对于i i i e X Y ++=10ˆˆββ,以S 表示估计标准误差,iY ˆ表示回归值,则-------------------------------------------------------------------------------------------( )A .S=0时,0)ˆ(=-∑ti Y Y B.S=0时,∑==-ni i i Y Y 120)ˆ( C .S=0时,)ˆ(ii Y Y -∑为最小 D.S=0时,∑=-ni i i Y Y 12)ˆ(为最小 15.经济计量分析工作的基本工作步骤是-----------------------------( )A .设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B .设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C .理论分析→数据收集→计算模拟→修正模型D .确定模型导向→确定变量及方程式→应用模型16.产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为:X Y5.1356ˆ-=,这说明-----------------------------------------------------------( )A .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5个百分点B .产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C .产量每增加一台,单位产品成本减少1.5个百分点D .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元17.下列各回归方程中,哪一个必定是错误的------------------------( )A .8.02.030ˆ=+=XY i i r X Y B. 91.05.175ˆ=+-=XY i i r X Y C .78.01.25ˆ=-=XY ii r X Y D. 96.05.312ˆ-=--=XY ii r X Y18.用一组有28个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后,在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验,则1β显著地不等于0的条件是统计量t 大于-------------------------------------------------------------------------------------( )A .t 0.025(28) B. t 0.05(28) C. t 0.025(26) D. t 0.05(26)19.下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验(V t 为具有零均值、常数方差,且不存在序列相关的随机变量)---------------------------------( )A .t t t V +=-1ρμμ B.t t t t V +⋅⋅⋅++=--121μρρμμ C. t t V ρμ= D. ⋅⋅⋅++=-12t t t V V ρρμ20.对于原模型t t t X Y μββ++=10,一阶差分模型是指------------( )A .)()()(1)(1t tt t t t t X f X f X X f X f Y μββ++=B .t t t X Y μβ∆+∆=∆1C .t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D .)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ四 多项选择题(每个2分,共10分)1.以Y 表示实际值,Yˆ表示回归值,i e 表示残差项,最小二乘直线满足------------------------------------------------------------------------------------------( )A .通用样本均值点(Y X ,) B.ii Y Y ˆ∑=∑ C .0),ˆ(=i i ov e Y C D.0)ˆ(2=-∑i i Y Y E .0)ˆ(=-∑Y Y i2.剩余变差(RSS )是指--------------------------------------------------( )A .随机因素影响所引起的被解释变量的变差B .解释变量变动所引起的被解释变量的变差C .被解释变量的变差中,回归方程不能作出解释的部分D.被解释变量的总变差与解释变量之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和3. 对于经典线性回归模型,0LS估计量具备------------------------()A.无偏性 B.线性特性 C.正确性 D.有效性 E.可知性4. 异方差的检验方法有---------------------------------------------------()A.残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验D.帕克检验E.方差膨胀因子检验5. 多重共线性的补救有---------------------------------------------------()A.从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法五简答计算题(4题,共50分)1.简述F检验的意图及其与t检验的关系。
最新计量经济学大作业(1)

2010-2011第二学期计量经济学大作业大作业名称:2008年12月我国税收多因素分析组长:学号:00 姓名:专业:财政学成员:学号:00 姓名:专业:财政学学号:00 姓名:专业:财政学选课班级:A01 任课教师:徐晔成绩:评语:__________________________________________________ 教师签名:批阅日期:计量经济大作业要求如下:目的要求:1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法;2.能够理论联系实际;3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析;4.要求:word文档格式,内容四千字左右,并附数据。
内容:1.确立问题:选择一个经济预测问题或经济分析问题,根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些(至少二个)经济变量之间的因果关系。
2.建立模型:初步建立其多元线性回归模型,利用软件求解回归方程;进行经济意义检验、统计与经济计量检验,解决可能出现的违反基本假设的问题,最后确定回归方程。
3.提供图表:给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表,如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。
4.实证分析:利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。
江西财经大学信息管理学院计量经济学课程组2011/2/192008年12月我国税收多因素分析【摘要】:本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系,通过数据拟合模型,将几者之间的关系量化。
一、研究背景税收是国家为了实现其职能,按照法定标准,无偿取得财政收入的一种手段,是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。
是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
税收收入的影响因素是来自于多方面的,如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。
近年来,我国的税收增长远远快于GDP的增长速度,通过对税收增长的两个影响因素进行分析,从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。
计量经济学作业1-4

作业一1、双对数模型01ln ln Y X u ββ=++中,参数β1的含义是( )A .X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y 的相对变化率D .Y 关于X 的弹性2、设OLS 法得到的样本回归直线为12i i i Y X e ββ=++,以下说法不正确的是 ( ) A .0i e =∑ B .(,)X Y 在回归直线上 C .Y Y = D .(,)0i i COV X e ≠3、下列说法正确的有( )A .时序数据和横截面数据没有差异B. 对总体回归模型的显著性检验没有必要C. 总体回归方程与样本回归方程是有区别的D. 判定系数R 2不可以用于衡量拟合优度4、在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有( )A .被解释变量和解释变量均为随机变量B .被解释变量和解释变量均为非随机变量C .被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D .被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量5、一元线性回归分析中的回归平方和ESS 的自由度是( )A 、nB 、n-1C 、n-kD 、16、对样本的相关系数γ,以下结论错误的是( )A .γ越接近1,X 与Y 之间线性相关程度高B .γ越接近0,X 与Y 之间线性相关程度高C .01γ≤≤D . X 与Y 相互独立,则γ=0,7、同一时间,不同单位相同指标组成的观测数据称为( )A .原始数据B .横截面数据C .时间序列数据D .修匀数据8、根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为ln i Y =2.00+0.75lnXi ,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( )A 、0.2%B 、0.75%C 、2%D 、7.5%9、利用OLS 估计得到的样本回归直线12i i Y X ββ=+ 必然通过点 ( )A 、(,)X YB 、(,0)XC 、(0,)YD 、(0,0)10、多元线性回归分析中的 RSS 反映了( )A .应变量观测值总变差的大小B .应变量回归估计值总变差的大小C .应变量观测值与估计值之间的总变差D .Y 关于X 的边际变化11、将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为( )A 、虚拟变量B 、控制变量C 、政策变量D 、滞后变量12、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
计量经济学课程作业

广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级:作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位:亿元以Eviews软件完成以下问题:(1)作出散点图,建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程,并解释斜率的经济意义;散点图如图所示:建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知:R^2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义:国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。
(2)对所建立的方程进行检验;从回归估计的结果看,模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315,表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看,大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699,且该斜率值满足0<0.071<1,符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法,表明2007年,国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。
(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值:Y i= -10.63+0.071*8500=592.87(亿元)下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下,某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y(万吨),国内生产总值GDP(亿元,1980不变价)1985年-1998年的样本观测值见下表。
年份Y GDP 年份Y GDP1985 18249 161.69 1992 17522 246.921986 18525 171.07 1993 21640 276.81987 18400 184.07 1994 23783 316.381988 16693 194.75 1995 24040 363.521989 15543 197.86 1996 24133 415.511990 15929 208.55 1997 25090 465.781991 18308 221.06 1998 24505 509.1资料来源:《天津统计年鉴》,1999年。
计量经济学作业(一)

贵阳学院贵阳学院数成绩课程名称:计量经济学指导教师:陈蕾实验日期:2012/4/30院(系):数学系专业班级:09信息与计算科学学生姓名:韩丹李敏鸿冉茂欧罗圣永唐菊实验项目名称:一元线性回归方程的预测中国居民人均消费模型摘 要随着社会经济发展的步伐越来越快,人民的生活水平也得到明显的提高。
中国居民消费与收入的关系已成为重要的经济活动问题,因此建立总量消费函数(aggregate consumption function )已成为宏观经济管理的重要手段。
为研究中国居民人均消费模型,需建立适当的数学模型。
对于时间序列数据,也可以建立类似于截面数据的计量经济模型。
使用Excel 来统计数据,并采用Eviews6.0软件对所建立的回归模型进行回归分析。
通过回归估计的结果来检验模型的拟合程度,并根据拟合较好的回归模型来预测今后几年的中国居民人均消费水平。
关键词 人均消费模型 Excel 时间序列Eviews6.0软件 回归分析 拟合程度一、问题重述表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP 、名义居民总消费CONS 以及表示宏观税赋的税收总额TAX 、表示价格变化的居民消费价格指数CPI (1990=100),并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI 、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI 。
为了从总体上考察中国居民人均收入与消费的关系,建立计量经济模型。
二、问题背景为了制定更好的宏观经济管理制度,由《中国统计年鉴》整理所得到1987---2006年的时间序列数据(time series data ),即观测值是连续不同年份中的数据。
通过数据建立计量经济模型,并借助经济分析软件Eviews 回归分析所建立的模型的拟合程度、预测2006年之后的中国居民的消费总量。
三、问题的分析在经济理论的指导下,利用软件Eviews6.0的“观察vew ”功能数据进行作图观察,得到Y 与X 的曲线图(附表(三))。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Econometrics
ASSIGNMENT 1
100 POINTS TOTAL DUE: Thursday, January 26, 3:20 p.m.
**IMPORTANT REMINDER: LATE ASSIGNMENTS CANNOT BE ACCEPTED – NO EXCEPTIONS**
Note : Questions 1~3 are simple and straightforward. Questions 4 & 5 are also simple, albeit long. Questions 7 & 8 are on hypothesis testing.
1. [5] Let X be the random variable distributed as Normal (5,4). Find the probabilities of the following events: (i) P(X ≤ 6)
(ii) P(X > 4)
(iii) P(|X – 5| > 1)
2. [5] Let X denote the prison sentence, in years, for people convicted of auto theft in California. Suppose that the pdf of X is given by
219()(,0 3.=<<f x x x
Use integration to find the expected prison sentence. [hint : requires calculus.]
3.[5] Let X denote the annual salary on university professors in the United States, measured in thousands of dollars . Suppose that the average salary is 52.3, with a standard deviation of 1
4.6. Find the mean and standard deviation when salary is measured in dollars .
4. [20] Suppose a fair coin is tossed 3 times and let a random variable X denote the number of heads. Define Y, a Bernoulli random variable, as Y = 1 if the first tossed coin turns up head, and Y=0 otherwise.
(i) Determine and sketch the pdf of X and cdf of X .
(ii) Determine the joint probability density function of (X, Y )
(iii) Are random variables X and Y independent? Explain.
(iv) Compute P(X = 2|Y = 1), Cov (X,Y ) and Corr (X, Y )
5. [10] Question 2.3. pp52. [answers are provided for (a),(c) and (e). Credits are awarded for (b),(d) and (f)]
6. [15] Let Y denote the sample average from a random sample with mean µ and variance σ2. Consider two alternative estimators of µ: W 1 = [(n – 1)/n ]Y and W 2 = Y /2.
(i) Show that W 1 and W 2 are both biased estimators of µ and find the biases. What happens to the biases as n → ∞? Comment on any important difference in bias for the two estimators as the sample size gets large.
(ii) Find the probability limits of W 1 and W 2. Which estimator is consistent?
[hint : If plim (T n ) = a and plim (U n ) = b , then plim (T n + U n ) = a + b and plim (T n U n ) = ab ; also plim [(n – 1)/n ] = 1 ] (iii) Find Var(W 1) and Var(W 2).
7. [20] You are hired by the governor to study whether a tax on liquor has decreased average liquor consumption in your state. You are able to obtain, for a sample of individuals selected at random, the difference in liquor consumption (in ounces) for the years before and after the tax. For person i who is sampled randomly from the population, Y i denotes the change in liquor consumption. Treat these as a random sample from a Normal (µ, σ2) distribution.
(i) The null hypothesis is that there was no change in average liquor consumption. State this formally in terms of µ.
(ii) The alternative is that there was a decline in liquor consumption; state the alternatives in terms of µ.
(iii) Now, suppose your sample size is n = 900 and you obtain the estimates y= -32.8 and s = 466.4. Calculate the test statistic for testing H0against H1. Do you reject H0at the 5% level? At the 1% level?
(iv) Would you say that the estimated fall in consumption is large in magnitude? Comment on the practical versus statistical significance of this estimate.
8. [20] A random sample of 104 executives was asked about their views on the economy. 40 percent said it would improve (the rest saying it would not improve). Test the hypothesis that the true fraction of all executives who believe the economy will improve is 50 percent. Do you reject the null hypothesis - why or why not? Use both a one-side and a two-sided test, and state which makes more sense.。