对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较()的大小。

利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)²。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii)现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

(i)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？

(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。

利用JTRAIN.RAW，以确定工作培训津贴对每个雇员工作培训小时数的影响。三年的基本模型是：

(i)用固定效应法估计方程。在此估计中利用了多少个企业？如果每个企业都有这三年的所有变量数据(特别是hrsemp的数据)，总观测个数会是多少？

(ii)解释grant的系数并评论它的显著性。

(iii)gran_t-1不显著有什么惊人之处吗？请解释。

(iv)平均地说，更大的企业为其职工提供了更多还是更少的培训？差别有多大？(比方说，职工多10%的企业，培训的平均小时数增多或减少了多少？)

下面哪种因素可能导致通常OLS的：统计量无效(即在H₀下不服从：分布)？

(i)异方差性;

(ii)模型中两个自变量之间的样本相关系数达到0.95;

(iii)遗漏一个重要的解释变量。

假设模型满足前四个高斯-马尔科夫假定，其中，petstck表示工人养老金投资于股票市场的百分比，funds表示工人可以选择的共同基金的个数，而risktol表示对风险承受能力的某种度量(rsktol越大，则表明这个人对风险的承受能力越强)。如果funds和risktol正相关，pctstck对funds简单回归的斜率系数有怎样的不一致性？

(1)分别用两组数据建立蛋白质高、低含量对婴儿身高的回归模型，解释所得结果。

(2)怎样检验蛋白质含量的高低对婴儿的生长有无显著影响？检验结果如何？

A.决策变量

B.目标函数

C.约束个数

D.约束条件

利用数据集401KSUBS.RAW。

(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

A.建立预测模型

B.确定预测值

C.计算预测误差

D.计算预测误差

利用得自格雷迪(Graddy，1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在，我们用它估计一个鱼肉需求函数。

(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成

所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的，一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息？

(ii)变量wave_t和wave3_t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2_t和wave3_t用作log(avgprc)的Ⅳ，我们还需要哪两个假定？

(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2_t和wave3_t联合显著吗？这个检验的p值是多少？

(iv)现在，用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么？所估计的弹性合理吗？

(v)求2SLS的残差u_t。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后u_t-1记住，用u_t-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗？

(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量，为了估计供给价格弹性，我们需要哪两个假定？

(vii)在log(avgprct)的约简型方程中，周工作日虚拟变量联合显著吗？你对能够估计供给弹性有何结论？