题目内容
（请给出正确答案）
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
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更多“参见第13章中的表13-1。在那里，我们利用FERTILl.RAW中的数据，估计了妇女已生育子女数kids的一个”相关的问题
(i)对于如下简单回归模型：
(ii)现在检验模型
。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。
(iv)如果price的方差随着assess，sqrft，lotsize或bdrms而变化，你对第(iii)部分的F检验有什么看法？
bwght=119.77-0.514cigs
(i)当cigs=0时，预计婴儿的出生体重为多少？当cigs=20(每天一包)时呢？评价其差别。
(ii)这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗？请解释。
(iii)要预测出生体重125盎司，cigs应该为多少？
(iv)样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第(iii)部分中的结论吗？
利用SLEEP 75.RAW中的数据(也可参见习题3.3) ， 我们得到如下估计方程
变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数， ton work是每周花在工作上的总分钟数， educ和age则以年为单位，而male是一个性别虚拟变量。
(i)所有其他因素不变，有没有男性比女性睡眠更多的证据？这个证据有多强？
(ii)工作与睡眠之问有统计显著的取舍关系吗？所估计的取舍关系是什么样的？
(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个虚拟假设，你还需要另外做什么回归？
利用FERTIL1.RAW中的数据。
(i)对教材例13.1所估计的方程中，检验16岁时的生活环境是否对生育率产生影响(以大城市为基组)。报告F统计量的值及其p值。
(ii)检验16岁时所在区域(以南方为基组)是否对生育率产生影响。
(iii)令u为总体方程中的误差项。假设你认为u的方差随时间而变(但不随educ，age等而变)。那么刻画这一特点的一个模型是
利用这个模型去检验u的异方差性。(提示：你的F检验应有6和1122个自由度。)
(iv)在教材表13-1所估计的方程中增加交互项y74-educ，y76educ，···，y84-educ。解释这些项代表了什么？它们是联合显著的吗？
使用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
并按照通常的格式报告结果。二次项显著吗？
(ii)基于第(i)部分中的方程，证明：最大化log(bwght)的产前检查次数约为22。样本中有多少妇女至少接受过22次产前检查？
(ii)在22次产前检查之后，预计婴儿出生体重实际上会下降，这有意义吗？请解释。
(iv)在方程中增加母亲年龄，并使用二次函数形式。保持npvis不变，目前在什么年龄，孩子的出生体重最大？样本中有多大比例的妇女年龄大于这个“最优”生育年龄。
(v)你认为母亲年龄和产前检查次数解释了log(bwght)中的大部分变化吗？
(vi)利用npvis和age的二次方程，确定用bwght的自然对数或水平值来预测bwght孰优孰劣。
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
美国1977年和1989年的家庭数据估计了一个probit模型。结果在表15-6中给出。表中的斜率系数值度量了相应回归元的单位变化对拥有银行账户概率的潜在影响。这些边际影响是在模型所含回归元的均值处计算的。
a.1977年，婚姻情况对拥有银行账户的影响是什么？1989年呢？这些结果有经济意义吗？
b.为什么在1977年和1989年，代表少数族裔的变量都有负系数？
c.你能对子女数变量系数带有负号作出合理的解释吗？
d.表中所给的统计量χ²说明了什么？
利用LOANAPPRAW中的数据;也可参见第7章的计算机练习C8。
(i)估计一个approve对white的概率单位模型。求出白人和黑人贷款许可的估计概率。与线性概率估计值相比如何？
(ii)现在在这个概率单位模型中增加变量hrat、obrat、loanpre、unem、male、married、dep、sch、cosign、chist、pubrec、mortlatl、mortlat2和vr。有对非白人歧视的统计上显著的证据吗？
(iii)用对数单位估计模型的第(ii)部分，将white的系数与概率单位估计值相比较。
(iv)使用教材方程(17.17)估计在概率单位模型和对数单位模型中歧视效应的大小。
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