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[主观]

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了哈默梅什和比德尔（HamermeshandBiddle，1994)报告变量
本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了哈默梅什和比德尔(HamermeshandBiddle，1994)报告变量的一个子集(但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？
(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中，都解释belavg的系数。用语言解释假设H₀:β₁=0相对H₁:β₁ ＜0的含义，并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。
(v)对男人和女人，都增加解释变量educ，exper，experz，uion，goodhlth，black，married，south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？
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第1题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机练习C8。) （i)利用OLS估计模型以常用
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(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，相对一个双侧备择假设，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

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，在确定一个地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？

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第2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3题

根据第2小题的数据，试求该专业全部学生的总平均成绩和方差，并利用本题数据验证:分组条件下，总体平均数与各组平均数的关系以及总体方差与各组方差、组间方差的关系。

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第4题

本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归，检验Itotacc，是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上，你能拒绝单位根的存在吗？
(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论，你认为对I to tacc，的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？
(v)在一个ADF回归中，利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？

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第5题

需要利用JTRAIN2.RAW和JTRAIN3.RAW两个数据集。前者是工作培训实验的结果。而文件JTRAIN3.RAW包含了所观测到的数据，其中个人基本上是自己决定是否参加工作培训。数据集包含同一时期的数据。
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。

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第6题

利用数据集401KSUBS.RAW。（i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，a
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

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第7题

利用数据集401KSUBS.RAW，仅考虑无子女的已婚夫妇（marr=1，fsize=2)。
利用数据集401KSUBS.RAW，仅考虑无子女的已婚夫妇(marr=1，fsize=2)。

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第8题

利用数据集GPA1.RAW。（i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS
利用数据集GPA1.RAW。
(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。
(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA，和colGPA，的回归中，求拟合值。
(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？
(iv)在第(iii)部分的WLS估计中，求异方差-稳健的标准误。换言之，容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗？

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第9题

利用ELEM94_95.RAW中的数据回答本题。所得到的结论可以与教材表4-1中的结论进行对比。因变量lavgsal表示教师平均薪水的对数，bs表示平均福利与平均薪水的比率(以学校为单位)。
(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗？它在统计上显著地异于-1吗？
(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化？这种情形与教材表4-1中的情形相比如何？
(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小？(提示：当增加变量lenrol和Istaff后，对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响？)
(iv)Istaff的系数为何为负？它的绝对值算大吗？
(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变，教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗？请解释你的结论。
(vi)总之，你利用ELEM94_95.RAW得到的结论，与教材4-1在形式上一致吗？

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第10题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。（i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？

(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数)。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(ii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg，fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第11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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