回答本题需用APPLE.RAW中的数据。(i) 定义一个二值变量ecobuy， 在ec lbs>0时取值1， 在时取值0。

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？

(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？

考虑如下模型

其中Y=一位大学教授的年薪;

X=从教年限;

D=性别虚拟变量。

考虑定义虚拟变虽的三种方式：

a.D对男性取值I，对女性取值0。

b.D对女性取值1，对男性取值2。

c.D对女性取值1，对男性取值-1。

对每种虚拟变量定义解释上述回归模型。是否有某个方法比另外一个方法更好？说明你的理由。

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？

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？

已知

问:

(1) t取值在什么范围时，A为正定矩阵？ 为什么？

(2) t取何值时，A与B等价？ 为什么？

(3) t取何值时，A与C相似？ 为什么？

(4) t取何值时，A与D合同？ 为什么？

利用表9-2中给出的数据，考虑如下模型：

其中ln表示自然对数，D_t对1970~1981年取值1，对1982~1995年取值10。

a.如此确定虚拟变量的根据是什么？

b.估计上述模型并解释你的结论。

c.两个子期间储蓄函数的截距值是多少？你如何解释它们？

A.0和1两个

B.0到9十个

C.一个

D.0到7八个

A.unsignedchar

B.int

C.char

D.unsigned int