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[判断题]
当经典线性回归模型去掉残差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服从t分布。（)
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A.继续收集数据，看样本量增加后模型是否改善
B.考虑是否遗漏了其他关键X,再扩大范围重新收集数据
C.进行残差诊断,考虑对模型的删减和改进
D.安排试验设计,进一步确认X对Y的影响是否显著
(i)在方程(11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？
(ii)从式(11.27)中去掉时间趋势并添加变量ww2和pil(不要对虚拟变量进行差分)。这两个变量在5%的水平上是显著的吗？
(iii)用第(ii)部分中的模型估计LRP并求出其标准误。与从式(10.19)得到的结果相比较，在式(10.19)中gfr和pe是以水平值形式而非差分形式出现的。
A.直线相关要求双变量均服从正态分布
B.回归对Y要求较为严格，要求为正态分布变量
C.观察数量之间的依存关系用相关
D.观察数量之间的相关程度用回归
E.同一资料，相关系数与回归系数的假设检验等价
A.当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动
B.当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动
C.当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动
D.当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动
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。
