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（请给出正确答案）
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？
答案
更多“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”相关的问题
第1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2题
本题使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少？这个差异是统计显著的吗？
(ii) 在这个方程中增加变量exper²和tenure²， 证明即便在20%的显著性水平上， 它们也不是联合显著的。
(iii)扩展原模型，使受教育回报取决于种族，并检验受教育的回报是否的确取决于种族。
(iv)再回到原模型，但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和已婚非黑人之间的工资差异是多少？
第3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6题
本题使用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， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn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R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计方程(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？
第8题
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？
第9题
使用GPA1.RAW中的数据。
(i)在估计方程(7.6)中增加变量mothcoll和fathcoll，并以通常的形式报告结果。拥有PC的估计影响会怎么样？PC还是统计显著的吗？
(ii)检验第(i)部分方程中mothcoll和fathcoll的联合显著性，不要忘记报告p值。
(iii)在第(i)部分的模型中增添hsGPA，并判断是否有必要进行这种扩展。
