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[主观]

使用VOTE1.RAW中的数据。（i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log（expendA)和log（ex
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R²=0。
(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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第1题

如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expen
如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：

其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分
别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派实力的一种度量(A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比)。
(i)如何解释β₁？
(ii)用参数表述如下原假设：A的竞选支出提高1%被B的竞选支出提高1%所抵消。
(iii)利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第(ii)部分中的假设吗？
(iv)估计一个模型，使之能直接给出检验第(ii)部分中假设所需用的：统计量。你有什么结论？(使用双侧备择假设。)

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第2题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)估计方程保留残差并画出其直方图。（ii)以log（wage)作为因变量
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)估计方程

保留残差并画出其直方图。
(ii)以log(wage)作为因变量重做第(i)部分。
(iii)你认为是水平值-水平值模型还是对数-水平值模型更接近于满足假定MLR.6？

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第3题

使用LOANAPP.RAW中的数据。（i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？（i
使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在第7章的计算机练习C8中，去掉obrat＞40的观测，重新估计第(ii)部分中的模型。white的系数估计值和：统计量将会怎样？
(ii)β_white看起来对所使用的样本过度敏感吗？

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第4题

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据（fsize=1)。我们关心的等式如下：（i)利用OLS估
利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：

(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。
(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。

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第5题

回答本题需使用BWGHT2.RAW中的数据。（i)样本中有多少妇女，又有多少人报告在怀孕期间抽烟？（i
回答本题需使用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)样本中有多少妇女，又有多少人报告在怀孕期间抽烟？
(ii)平均每天抽烟数量是多少？平均数作为这个案例中“典型”妇女的度量指标好吗？请解释。
(iii)怀孕期间抽烟的妇女中，平均每天抽烟数量是多少？与第(ii)部分中的答案有何区别，为什么？
(iv)求出样本中feduc的平均值。为何只用1785个观测计算这个平均值？
(v)报告npvis的众数值。

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第6题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)利用方程（7.18)估计在educ=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)利用方程(7.18)估计在educ=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。
(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female：educ。你现在如何解释female的系数？
(iii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。

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第7题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？（ii)
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？
(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低？
(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。
(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？
(v)样本中有多少女人和男人？

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第8题

利用WAGE1.RAW中的数据。（i)使用OLS估计方程并用通常的格式报告你的结论。（ii)exper^{2⊕
利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程

并用通常的格式报告你的结论。
(ii)exper²在1%的显著性水平上是统计显著的吗？
(iii)使用近似

求第5年工作经历的近似回报。第20年工作经历的近似回报是多少？
(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？

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第9题

使用WAGE2.RAW中的数据。（i)在教材例9.3中，用变量KWW（“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例9.3中，用变量KWW(“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能力的代理变量。在此情形下，估计的教育回报是多少？
(ii)现在用IQ和KWW一起作为代理变量。所估计的教育回报会怎么样？
(iii)在第(ii)部分中，IQ和KWW是个别显著的吗？它们联合显著吗？

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第10题

使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程（i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程

(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？

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第11题

利用LAWSCH85.RAW中的数据。（i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：在其他条件不变
利用LAWSCH85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：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)和教职工的规模(faculty);只进行一个检验。(注意解释clie和facuiy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？

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