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（请给出正确答案）
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？
答案
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第1题
下面这个模型是比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
sleep=β0+β1totwrk+β2educ+β3age+u
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。(也可参见计算机练习C3。)
(i)如果成年人为工作而放弃睡眠，β1的符号是什么？
(ii)你认为β2和β3的符号应该是什么？
(iii)利用SLEEP75.RAW中的数据，估计出来的方程是
sleep=3638.25-0.148totwrk-11.13educ+2.20age
n=706,R2=0.113.
如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？
(iv)讨论educ的估计系数的符号和大小。
(v)你能说totwrk，educ和age解释了sleep的大部分波动吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？
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。
第3题
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？
第4题
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？
第5题
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
第6题
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地，保证如下所有回归都含有截距。
(i)将IQ对educ进行简单回归，并得到斜率系数
第7题
(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？
第8题
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？
第9题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？
(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(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？
(iii)在第(ii)部分的模型中， 检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。
第10题
本题要用到HTV.RAW中的数据。
(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程
表述原假设：父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。
(ii)估计第(i)部分中的模型，同时谈谈你对β，和队大小的看法。
(iii)在5%的显著性水平上，相对于双侧备择假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么？
第11题
(i)加州的安全带法规在何年何月生效？高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。
(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗？
(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends，unem，spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗？
(iv)在第(iii)部分的回归中，解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗？请解释。
(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数，而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少？其大小看来正确吗？
(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。
