题目内容
（请给出正确答案）
利用数据集GPA1.RAW。
(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。
(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA，和colGPA，的回归中，求拟合值。
(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？
(iv)在第(iii)部分的WLS估计中，求异方差-稳健的标准误。换言之，容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗？
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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？
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？
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。
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？
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β0+β1inc+β2age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H0:β2＞1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？
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？
A.可以利用系统地址总线送给处理器
B.可以利用系统数据总线送给处理器
C.必须利用系统控制总线送给处理器
D.必须利用专用总线送给处理器
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？
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。
