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利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。
(i)求出math 4的最大值和最小值。这个范围合理吗？请解释。
(ii)有多少学校在数学测试中有100%的通过率？占整个样本的百分比是多少？
(iii)有多少学校的数学通过率刚好是50%？
(iV)比较数学和阅读的平均通过率。哪个测试更难通过？
(V) 求出math4和read4之间的相关系数。你得到的结论是什么？
(Vi)变量exppp是平均每个学生的支出。求出exppp的平均值和标准差。你认为学生均支出存在大幅差异吗？
(Vii)假设学校A平均每个学生支出6000美元， 学校B平均每个学生支出5500美元。学校A的支出超过学校B的支出百分之多少？与根据自然对数之差近似的百分比差异100x[log(6000)-log(5500)] 进行比较。(参见附录A中的A.4节。)
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
杨小姐：早上好。请问是市场营销系郭主任吗?郭教授：是的，请问哪位? 杨小姐：我是xx公司的小杨，我们公司是专业开发模拟教学软件的。请问郭教授现在讲话方便吗? 郭教授：有点忙。对了，杨小姐有什么事? 杨小姐：是这样的，郭教授，我们公司推出了一套市场营销模拟教学软件，很好的。而且，近期我们公司针对新客户推出了一项优惠措施，即第一次购买我们软件的客户可以享受正常价格的八折优惠。郭教授，您觉得怎么样? 郭教授：哦，原来是这样。不如这样吧，你先发过来一个产品介绍给我们看看，如果有需要我会联系你的，好吗? 杨小姐：好的，待会儿我就给您发过去。顺便问一下，郭教授，你们学校开设了哪些实验课?使用过哪些教学软件? 郭教授：我要开会了......问题： (1)在这次通话中，杨小姐的目的没有达到。问题出在哪儿?(2)你认为，如何对这次通话过程进行修正?
401K.RAW中的数据是帕普克(Papke，1995)所分析数据的一个子集，帕普克是为了研究401(k)养老金计划的参与率和该计划的慷慨程度之间的关系。变量prate是有资格参与该计划的员工中拥有活动账户的百分比，也是我们要解释的变量。慷慨程度指标是计划的匹配率mrate。这个变量给出了员工每向这个账户存1美元，公司为该员工匹配的平均数量。例如，若mrate=0.50，则员工每投入1美元，公司就匹配50美分。
(i)求出该计划的样本中平均参与率和平均匹配率。
(ii)现在估计下面这个简单回归方程prate=β0+β1mrate报告你的结果以及样本容量和R。
(iii)解释你的方程中的截距。解释mrate的系数。
(iv)当mrate=3.5时，求出prate的预测值。这是一个合理的预测吗？解释这里出现的情况。
(v)prate的波动中，有多少是由mrate解释的？你认为，这是一个足够大的量吗？
