多元回归模型单个系数的假设检验,我们构造的检验统计量服从（)。

利用BWGHT2.RAW中的数据。

(i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。

(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？

(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？

(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。

(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

A.产生率模型

B.重力模型

C.多元回归模型

D.出行吸引模型

考虑含有三个自变量的多元回归模型,并满足假定MLR.1到MLR.4,你对估计x₁和x₂,的参数之和感兴趣;把这个和记为θ₁=β₁+β₂.

表中是1992年亚洲各国人均寿命(y)、按购买力平价计算的人均GDP(x₁)、成人识字率(x₂)、一岁儿童疫苗接种率(x₃)的数据

(1)用多元回归的方法分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系

(2)对所建立的回归模型进行检验

要的解释变量是虚拟变量white，如果申请者是白人则取值1。数据集中其他的申请者为黑人和拉美裔。

为了检验抵押贷款市场中的歧视，可使用一个线性概率模型：

(i)如果对少数民族存在歧视，并控制了适当的因素，那么，的符号是什么？

(ii)将qpxe对white做回归，并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗？它实际上大吗？

(iii)作为控制因素，增加变量hrat，obrat，loanprc，unem,male,married，dep，sch，cosign，chist，pubrec，mortlatl，mortlat2和vr。white的系数会有什么变化？仍有对非白人存在歧视的证据吗？

(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗？

(v)利用第(iv)部分的模型，当债务负担达到样本均值obrat=32时，作为白人对贷款许可的概率有多大的影响？构造这种影响的一个95%的置信区间。

析。我们关心的模型是：

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a_i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。

A.线性关系

B.非线性关系

C.完全相关关系

D.对称关系

A.构造、转化、执行

B.概念化、公式化、发音

C.构造、转化、发音

D.概念化、公式化、执行

令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比(也可参见例4.2)。我们感兴趣的是估计每个学生的支出对其数学成绩的影响。一个简单的模型是

其中，poverty表示贫困生的比例。变量Inchprg表示学校有资格享受联邦政府午餐资助计划的学生比例。为什么它是povert的一个合适的代理变量？

(ii)下表包含了有和没有Inchprg作为解释变量时的OLS估计值。解释为什么支出对mathl0的影响在列(2)比在列(1)要低。列(2)中的这种影响在统计上仍大于1吗？

(iii)在其他条件相同的情况下，越大的学校通过率越低吗？请解释。

(iv)解释列(2)中Inchprg的系数。

(v)你如何理解R从列(1)到列(2)的显著提高？

病率低，两者呈负相关关系，经搜集10个乡的资料并计算出积差相关系数r为负值，作假设检验后P<，0．05，结论认为两变量间确有负相关关系，这个结论存在的问题是

A、样本例数不够多

B、没有绘制散点图

C、可能存在非线性关系

D、收入与发病率间不能计算相关系数

E、数据不满足双变量正态的要求，应作秩相关分析