题目内容
（请给出正确答案）
用WAGE2-RAW中有关男工人的数据估计了如下方程：
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？
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(i)将IQ对educ进行简单回归，并得到斜率系数
(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?
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk，.male的检验形式，并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上，你应该拒绝这个虚拟假设吗?
(iii)现在，容许男性与女性存在不同截距，判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论，你最后将使用什么样的模型?
(i) 定义一个二值变量ecobuy， 在ec lbs>0时取值1， 在
时取值0。换言之， 在给定价格下， eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果?
(ii)估计线性概率模型
并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。
(iii) 在LPM中， 非价格变量联合显著吗?(尽管存在异方差时， 通常的F统计量并非有效， 但我们还是使用它。)除价格变量外，哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响?你认为这合理吗?
(iv) 在第(ii) 部分的模型中， 用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) ， 哪个模型对数据的拟合更好?解释log(faminc) 的系数。
(v)在第(iv)部分的估计中，有多少估计概率为负?多少大于1?应该引起你的注意吗?
(vi) 对于第(iv) 部分中的估计， 计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好?
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