更多“考虑简单回归模型 y=β0+β1x+u 令z为x…”相关的问题
第2题
在高斯-马尔可夫假定SLR.1至SLR.5之下，考虑标准的简单回归模型y=β
0+β
1x+u.通常的OLS估计量β
0和β
1都是各自总体参数的无偏估计量。令
表示通过假定截距为零而得到的β
1的估计量。
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第3题
令kids表示一名妇女生过的孩子数目，educ表示该妇女受教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归模型为kids=β0+β1educ+u。其中，u是无法预测到的误差。
(i)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？
(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
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第4题
仅使用KIELMC.RAW中1981年的数据，回答如下问题。数据是1981年在马萨诸塞州北安多弗市售出住房的数据：1981年是开始建造地方垃圾焚化炉的一年。
(i)为了研究垃圾焚化炉的位置对住房价格的影响，考虑简单回归模型
log(price)=β0+β1log(dist)+u
其中，price为住房的美元价格，dst为从住房到焚化炉的距离，以英尺为单位。谨慎地解释这个方程，如果焚化炉的出现会使住房价格下降，你预期到的符号是什么？估计这个方程，并解释你的结论。
(ii)在第(i)部分的简单回归模型中增加变量log(intst),log(area),log(land)，
rooms，baths和age，其中intst表示从家到州际高速公路的距离，area表示住房的平方英尺数，land表示占地的平方英尺数，rooms表示总的房间数，baths表示总的卫生间数，age表示住房的年数。现在，你对焚化炉的影响有什么结论？解释为什么第(i)部分和第(ii)部分给出相互矛盾的结论。
(iii)向第(ii)部分的模型中添加[log(dist)]2,结果会怎么样？你对函数形式的重要性有什么结论？
(iv)当你向第(ii)部分的模型中添加[log(dist)]2时，它是否显著？
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第5题
数据集CEOSAL2.RAW包含了美国公司首席执行官的信息。变量salary是以千美元计的年薪，ceoten是已担任公司CEO的年数。
(i)求出样本中的平均年薪和平均任期。
(ii)有多少位CEO尚处于担任CEO的第一年(就是说，ceoten=0)？最长的CEO任期是多少？
(ii)估计简单回归模型log(salary)=β0+β1ceoten+u，用通常的形式报告你的结果。多担任一年CEO，预计年薪增长(近似)的百分数是多少？
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第6题
假设决定y的总体模型是y=β
0+β
1x
1+β
2x
2+β
3x
3+u,而这个模型满足假定MLR.1到MLR.4。但我们估计了漏掉x
3的模型。令
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明β
1的期望值是
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第7题
考虑一个简单模型，来估计选择一门先修课程对大学入门考试最终成绩的影响（其中course是一个学生
考虑一个简单模型，来估计选择一门先修课程对大学入门考试最终成绩的影响(其中course是一个学生选择先修课程的二值变量)：
score=β0+β1course+u
(i)为什么course可能与u相关？
(ii)course有可能与父母的年收入相关吗？如果相关，这是否意味着父母的收入是course的好的IV？为什么？
(ii)假设每个学校有20%的学生可以获得该课程的学费减免，而获得学费减免的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为course构造一个工具变量。
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第8题
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nenfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（fsi
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β0+β1inc+β2age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H0:β2＞1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？
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第9题
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。 （i)考虑简单回归模型 其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型
其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设
它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。
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第10题
在经典线性模型假定MLR.1到MLR.6下，考虑含有三个自变量的多元回归模型： y=β
0+β
1X
1⌘
在经典线性模型假定MLR.1到MLR.6下，考虑含有三个自变量的多元回归模型：
y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u
你想检验的原假设是H0:β1-3β2=1。
(i)令β1和β2表示和β1的OLS估计量。用β1和β2的方差及其协方差求出Var(β1-3β2)。β1-3β2的标准误是什么？
(ii)写出检验H0:β1-3β2=1的t统计量。
(iii)定义
的回归方程，使你能直接得到θ1及其标准误。
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第11题
假设制造业中每个工人的平均生产力（avgprod)取决于培训的平均小时数（avglrain)和工人的平均能
假设制造业中每个工人的平均生产力(avgprod)取决于培训的平均小时数(avglrain)和工人的平均能力(avgabil)两个因素：
avgprod=β0+β1avgtrain+β1zavgabil+u
假设这个方程满足高斯-马尔科夫假定。如果将培训津贴给了那些工人能力较差的企业，以致avgtrain和avgabil呈负相关，那么，将avgprod对avgtrain进行简单回归所得到的β1，可能出现什么样的偏误？
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题目内容
（请给出正确答案）
的那部分样本中yi和xi的样本平均值，而
的样本平均值。该估计量称为群组估计量，它是由沃德(Wald，1940)最先提出。
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是OLS估计量。
如果结果不匹配，请 