题目内容
（请给出正确答案）
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exper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。估计已婚黑人和己婚非黑人之间的工资差异是多少？
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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？
用WAGE2.RAW中有关男工人的数据估计了如下方程：
educ=10.36-0.094sibs+0.13lmeduc+0.210feduc
n=722,R2=0.214.
其中，educ是受教育年数，sibs是兄弟姐妹的个数，meduc是母亲受教育的年数，feduc则是父亲受教育的年数。
(i)sibs是否具有预期的影响？请给出解释。保持meduc,feduc不变，为了使预测的受教育程度减少一年，需要sibs增加多少？(这里不要求答案为整数。)
(ii)讨论对meduc的系数的解释。
(iii)假设一个男工人A没有兄弟姐妹，其父母都接受了12年的教育。另一个男工人B也没有兄弟姐妹，但其父母都接受了16年的教育。预计B和A所接受教育的年数差别为多少？
(i)求出样本中的平均工资和平均IQ。IQ的样本标准差是多少？(总体中的IQ已标准化为平均值是100，标准差是15。)
(ii)估计一个简单回归模型，其中IQ提高一个单位导致wage变化相同的数量。利用这个模型计算IQ提高15个单位时，工资的预期变化。10能够解释大多数工资波动吗？
(iii)现在再估计一个模型，其中IQ提高一个单位对工资具有相同的百分比影响。如果IQ提高15个单位，预期工资提高的百分比大约是多少？
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？
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？
(iii)
看起来对所使用的样本过度敏感吗？
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？
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。
利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：
(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。
(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计方程(9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。
(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？
