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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？
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
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？
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗？
(v)为了估计支出对math 4的影响， OLS与WLS哪一个看起来更准确？
本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
利用AFFAIRS.RAW中的数据。
(i)给定的数据中有多少是女人？变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大？次数最多的是多少？
(ii)用age，yrsmarr，kids，educ，vryrel，smeral，slghtrel和notrel作为变量，估计一个泊松模型，解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。
(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误，相比于泊松MLE模型下的t值，本题估计出的t值的解释能力如何？
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？
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，union，goodhlth，black，married， south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？
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？
