题目内容
（请给出正确答案）
本题使用VOTEI.RAW中的数据。
(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？
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本题利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程
(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？
本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？
(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为：
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗？
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk，.male的检验形式，并使用全部观测。该检验相关的df等于多少？在5%的显著性水平上，你应该拒绝这个虚拟假设吗？
(iii)现在，容许男性与女性存在不同截距，判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的？
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论，你最后将使用什么样的模型？
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。
(i)考虑一个标准的工资方程
表述虚拟假设：多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。
(ii)在5%的显著性水平上，相对于双侧对立假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么？
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧对立假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0：βlog(hseval)=0的双侧p值。
(iv) 在第(ii) 部分的回归中， log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
利用INJURY.RAW中的数据。
(i)使用肯塔基州的数据，增加male，married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量，重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后，afchnge·highearn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
利用CONSUMP.RAW中的数据。
(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。
(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？
(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R2有何变化？
(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
