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（请给出正确答案）
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差
，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R2=0。
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？
答案
更多“使用VOTE1.RAW中的数据。 （i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log（expendA)和log（ex”相关的问题
第1题
如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：
其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分
别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派实力的一种度量(A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比)。
(i)如何解释β1？
(ii)用参数表述如下原假设：A的竞选支出提高1%被B的竞选支出提高1%所抵消。
(iii)利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第(ii)部分中的假设吗？
(iv)估计一个模型，使之能直接给出检验第(ii)部分中假设所需用的：统计量。你有什么结论？(使用双侧备择假设。)
第2题
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)估计方程
保留残差并画出其直方图。
(ii)以log(wage)作为因变量重做第(i)部分。
(iii)你认为是水平值-水平值模型还是对数-水平值模型更接近于满足假定MLR.6？
第3题
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？
第4题
利用LAWSCH85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA)对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize)和教职工的规模(faculty);只进行一个检验。(注意解释clie和facuiy的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
第5题
使用HPRICE1.RAW中的数据，估计如下模型：
其中，price是以千美元为单位的住房价格。
(i)以方程的形式写出结果。
(ii)住房在保持面积不变的同时又增加一间卧室，估计其价格会提高多少？
(iii)住房增加一间大小为140平方英尺的卧室，估计其价格会提高多少？将这个答案与你在第(ii)部分的答案相比较。
(iv)价格的波动有多大比例能被平方英尺数和卧室数解释？
(v)样本中的第一套住房有sqrft=2438和bdrms=4。从OLS回归线计算这套住房的预计销售价格。
(vi)样本中第一套住房的实际销售价格是300000美元(price=300)。求出这套住房的残差。它是否表明购买者为这套住房支付了过低或过高的价格？
第6题
第7题
使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表：
变量mktval为企业的市场价值，profmarg为利润占销售额的百分比，ceoten为其就任当前公司CEO的年数，而comten则是其在这个公司任职的总年
数。
(i)评论profiarg对CEO薪水的影响。
(ii)市场价值是否具有显著影响？试解释你的结论。
(iii)解释ceoten和comten的系数。这些变量是统计显著的吗？
(iv)你如何解释在其他条件不变的情况下，你在这个公司任职时间越长，你的薪水则越低？
第8题
试设计一个算法,利用T公司提供的m个补丁程序,将原软件修复成一个没有错误的软件,并使修复后的软件耗时最少.
算法设计:对于给定的n个错误和m个补丁程序,找到总耗时最少的软件修复方案.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数n和m,n表示错误总数,m表示补丁总数(1≤n≤20,1≤m≤100).接下来m行给出了m个补丁的信息.每行包括一个正整数,表示运行补丁程序i所需时间以及2个长度为n的字符串,中间用个空格符隔开.在第1个字符串中,如果第k个字符bk为“+”,则表示第k个错误属于B1[i],若为“-”,则表示第k个错误属于B2[i],若为“0”,则第k个错误既不属于B1[i]也不属于B2[i],即软件中是否包含第k个错误并不影响补丁i的可用性.在第2个字符串中,如果第k个字符bk为“+”,则表示第k个错误属于F1[i],若为“-”,则表示第k个错误属于F2[i],若为“0”,则第k个错误既不属于F1[i]也不属于F2[i],即软件中是否包含第k个错误不会因使用补丁i而改变.
结果输出:将总耗时数输出到文件output.txt.如果问题无解,则输出0.
第9题
问题描述:一个餐厅在相继的N天里,每天需用的餐巾数不尽相同.假设第i天需要ri块餐巾(i=1,2,...,N).餐厅可以购买新的餐巾,每块餐巾的费用为p分;或者把旧餐巾送到快洗部,洗一块需m天,其费用为f分;或者送到慢洗部,洗一块需n天(n＞m),其费用为s分(s＜f).每天结束时,餐厅必须决定将多少块脏的餐巾送到快洗部,多少块餐巾送到慢洗部,以及多少块保存起来延期送洗.但是每天洗好的餐巾和购买的新餐巾数之和要满足当天的需求量.试设计一个算法,为餐厅合理地安排好N天中餐巾使用计划,使总的花费最小.
算法设计:编程找出一个最佳餐巾使用计划.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有6个正整数N、p、m、f、n、s.N是要安排餐巾使用计划的天数,p是每块新餐巾的费用,m是快洗部洗一块餐巾需用天数,f是快洗部洗一块餐巾需要的费用,n是慢洗部洗一块餐巾需用天数,s是慢洗部洗一块餐巾需要的费用.接下来的N行是餐厅在相继的N天里,每天需用的餐巾数.
结果输出:将餐厅在相继的N天里使用餐巾的最小总花费输出到文件output.txt.
第10题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？
(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数)。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(ii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg，fldperc和sbasesyr的联合显著性。
第11题
本题要用到HTV.RAW中的数据。
(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程
表述原假设：父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。
(ii)估计第(i)部分中的模型，同时谈谈你对β，和队大小的看法。
(iii)在5%的显著性水平上，相对于双侧备择假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么？
