题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E(u)≠0。令α0=E(u)，证明：这个模型总可以改写
在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E（u)≠0。令α0=E（u)，证明：这个模型总可以改写
为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
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（请给出正确答案）
为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
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更多“在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E(u)≠0。令α0=E(u)，证明：这个模型总可以改写”相关的问题
第1题
考虑简单回归模型
y=β0+β1x+u
令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0)，证明Ⅳ估计量β1可以写成：
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。
第2题
表示通过假定截距为零而得到的β1的估计量。
第3题
(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。
第4题
利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u，并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=train78.)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。
第5题
在简单线性回归模型
证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
第7题
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
第8题
A、Yi=β0+βiXi3+μi
B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi
C、Yi=1+β0(1？Xiβ1)+μi
D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
E、logYi=β0+β1logXi+ui
第10题
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。
(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？
第11题
,如果是一元线性回归，则临界值直接取为
,这里的参数
的含义为：A.
为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为样本容量
B.为显著性水平，k为样本容量，n为回归模型中自变量的个数
C.为显著性水平，k为回归模型中自变量的次数，n为样本容量
D.为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为回归模型中自变量的次数
