伍德里奇---计量经济学第4章部分计算机习题详解(MATLAB)
伍德里奇计量经济学第四章
伍德里奇计量经济学第四章name:log: /Users/wangjianying/Desktop/Chapter 4 Computer exercise.smcl log type: smclopened on: 25 Oct 2016, 22:20:411. do "/var/folders/qt/0wzmrhfd3rb93j2h5hhtcwqr0000gn/T//SD1945 6.000000"2. ****************************Chapter 4***********************************3. **C14. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA"5. desContains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA obs: 173vars: 10 25 Jun 1999 14:07size: 4,498storage display valuevariable name type format label variable labelstate str2 %9s state postal codedistrict byte %3.0f congressional districtdemocA byte %3.2f =1 if A is democratvoteA byte %5.2f percent vote for AexpendA float %8.2f camp. expends. by A, $1000sexpendB float %8.2f camp. expends. by B, $1000sprtystrA byte %5.2f % vote for presidentlexpendA float %9.0g log(expendA)lexpendB float %9.0g log(expendB)shareA float %5.2f 100*(expendA/(expendA+expendB)) Sorted by:6. reg voteA lexpendA lexpendB prtystrASource SS df MS Number of obs = 173F( 3, 169) = 215.23 Model 38405.1096 3 12801.7032 Prob > F = 0.0000Residual 10052.1389 169 59.480112 R-squared = 0.7926Adj R-squared = 0.7889 Total 48457.2486 172 281.728189 Root MSE = 7.7123voteA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] lexpendA 6.083316 .38215 15.92 0.000 5.328914 6.837719 lexpendB -6.615417 .3788203 -17.46 0.000 -7.363246 -5.867588 prtystrA .1519574 .0620181 2.45 0.015 .0295274 .2743873 _cons 45.07893 3.926305 11.48 0.000 37.32801 52.829857. gen cha=lexpendB-lexpendA // variable cha is a new variable//8. reg voteA lexpendA cha prtystrASource SS df MS Number of obs = 173F( 3, 169) = 215.23 Model 38405.1097 3 12801.7032 Prob > F = 0.0000Residual 10052.1388 169 59.4801115 R-squared = 0.7926Adj R-squared = 0.7889 Total 48457.2486 172 281.728189 Root MSE = 7.7123 voteA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] lexpendA -.532101 .5330858 -1.00 0.320 -1.584466 .5202638 cha -6.615417 .3788203 -17.46 0.000 -7.363246 -5.867588prtystrA .1519574 .0620181 2.45 0.015 .0295274 .2743873_cons 45.07893 3.926305 11.48 0.000 37.32801 52.829859. clear10.11. **C312. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/hprice1.dta"13. desContains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/hprice1.dta obs: 88vars: 10 17 Mar 2002 12:21size: 2,816storage display valuevariable name type format label variable labelprice float %9.0g house price, $1000sassess float %9.0g assessed value, $1000sbdrms byte %9.0g number of bdrmslotsize float %9.0g size of lot in square feetsqrft int %9.0g size of house in square feetcolonial byte %9.0g =1 if home is colonial stylelprice float %9.0g log(price)lassess float %9.0g log(assessllotsize float %9.0g log(lotsize)lsqrft float %9.0g log(sqrft)Sorted by:14. reg lprice sqrft bdrmsSource SS df MS Number of obs = 88F( 2, 85) = 60.73 Model 4.71671468 2 2.35835734 Prob > F = 0.0000Residual 3.30088884 85 .038833986 R-squared = 0.5883Adj R-squared = 0.5786 Total 8.01760352 87 .092156362 Root MSE = .19706 lprice Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] sqrft .0003794 .0000432 8.78 0.000 .0002935 .0004654bdrms .0288844 .0296433 0.97 0.333 -.0300543 .0878232_cons 4.766027 .0970445 49.11 0.000 4.573077 4.95897815. gen cha=sqrft-150*bdrms16. reg lprice cha bdrmsSource SS df MS Number of obs = 88F( 2, 85) = 60.73 Model 4.71671468 2 2.35835734 Prob > F = 0.0000Residual 3.30088884 85 .038833986 R-squared = 0.5883Adj R-squared = 0.5786 Total 8.01760352 87 .092156362 Root MSE = .19706lprice Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] cha .0003794 .0000432 8.78 0.000 .0002935 .0004654 bdrms .0858013 .0267675 3.21 0.002 .0325804 .1390223 _cons 4.766027 .0970445 49.11 0.000 4.573077 4.95897817. clear18.19. **C520. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/MLB1.DTA"21. desContains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/MLB1.DTA obs: 353vars: 47 16 Sep 1996 15:53size: 45,537storage display valuevariable name type format label variable labelsalary float %9.0g 1993 season salaryteamsal float %10.0f team payrollnl byte %9.0g =1 if national leagueyears byte %9.0g years in major leaguesgames int %9.0g career games playedatbats int %9.0g career at batsruns int %9.0g career runs scoredhits int %9.0g career hitsdoubles int %9.0g career doublestriples int %9.0g career tripleshruns int %9.0g career home runsrbis int %9.0g career runs batted inbavg float %9.0g career batting averagebb int %9.0g career walksso int %9.0g career strike outssbases int %9.0g career stolen basesfldperc int %9.0g career fielding perc frstbase byte %9.0g = 1 if first base scndbase byte %9.0g =1 if second base shrtstop byte %9.0g =1 if shortstop thrdbase byte %9.0g =1 if third base outfield byte %9.0g =1 if outfieldcatcher byte %9.0g =1 if catcheryrsallst byte %9.0g years as all-starhispan byte %9.0g =1 if hispanicblack byte %9.0g =1 if blackwhitepop float %9.0g white pop. in city blackpop float %9.0g black pop. in city hisppop float %9.0g hispanic pop. in city pcinc int %9.0g city per capita income gamesyr float %9.0g games per year in league hrunsyr float %9.0g home runs per year atbatsyr float %9.0g at bats per yearallstar float %9.0g perc. of years an all-star slugavg float %9.0g career slugging average rbisyr float %9.0g rbis per yearsbasesyr float %9.0g stolen bases per yearrunsyr float %9.0g runs scored per yearpercwhte float %9.0g percent white in citypercblck float %9.0g percent black in cityperchisp float %9.0g percent hispanic in cityblckpb float %9.0g black*percblckhispph float %9.0g hispan*perchispwhtepw float %9.0g white*percwhteblckph float %9.0g black*perchisphisppb float %9.0g hispan*percblcklsalary float %9.0g log(salary)Sorted by:22. reg lsalary years gamesyr bavg hrunsyrSource SS df MS Number of obs = 353F( 4, 348) = 145.24 Model 307.800674 4 76.9501684 Prob >F = 0.0000 Residual 184.374861 348 .52981282 R-squared =0.6254Adj R-squared = 0.6211 Total 492.175535 352 1.39822595 Root MSE = .72788lsalary Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] years .0677325 .0121128 5.59 0.000 .0439089 .091556 gamesyr .0157595 .0015636 10.08 0.000 .0126841 .0188348 bavg .0014185 .0010658 1.33 0.184 -.0006776 .0035147 hrunsyr .0359434 .0072408 4.96 0.000 .0217021 .0501847 _cons 11.02091 .2657191 41.48 0.000 10.49829 11.5435323. reg lsalary years gamesyr bavg hrunsyr runsyr fldperc sbasesyrSource SS df MS Number of obs = 353F( 7, 345) = 87.25 Model 314.510478 7 44.9300682 Prob > F = 0.0000 Residual 177.665058 345 .514971181 R-squared =0.6390Adj R-squared = 0.6317 Total 492.175535 352 1.39822595 Root MSE = .71761lsalary Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] years .0699848 .0119756 5.84 0.000 .0464305 .0935391 gamesyr .0078995 .0026775 2.95 0.003 .0026333 .0131657 bavg .0005296 .0011038 0.48 0.632 -.0016414 .0027007 hrunsyr .0232106 .0086392 2.69 0.008 .0062185 .0402027 runsyr .0173922 .0050641 3.43 0.001 .0074318 .0273525 fldperc .0010351 .0020046 0.52 0.606 -.0029077 .0049778 sbasesyr -.0064191 .0051842 -1.24 0.216 -.0166157 .0037775 _cons 10.40827 2.003255 5.20 0.000 6.468139 14.348424. test bavg fldperc sbasesyr( 1) bavg = 0( 2) fldperc = 0( 3) sbasesyr = 0F( 3, 345) = 0.69Prob > F = 0.561725. clear26. **C727. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/twoyear.dta"28. sum phsrankVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxphsrank 6763 56.15703 24.27296 0 9929. reg lwage jc totcoll exper phsrankSource SS df MS Number of obs = 6763F( 4, 6758) = 483.85 Model 358.050568 4 89.5126419 Prob >F = 0.0000 Residual 1250.24552 6758 .185002297 R-squared =0.2226Adj R-squared = 0.2222 Total 1608.29609 6762 .237843255 Root MSE = .43012 lwage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] jc -.0093108 .0069693 -1.34 0.182 -.0229728 .0043512 totcoll .0754756 .0025588 29.50 0.000 .0704595 .0804918 exper .0049396 .0001575 31.36 0.000 .0046308 .0052483 phsrank .0003032 .0002389 1.27 0.204 -.0001651 .0007716 _cons 1.458747 .0236211 61.76 0.000 1.412442 1.50505230. reg lwage jc univ exper idSource SS df MS Number of obs = 6763F( 4, 6758) = 483.42 Model 357.807307 4 89.4518268 Prob >F = 0.0000 Residual 1250.48879 6758 .185038293 R-squared =0.2225Adj R-squared = 0.2220 Total 1608.29609 6762 .237843255 Root MSE = .43016 lwage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] jc .0666633 .0068294 9.76 0.000 .0532754 .0800511univ .0768813 .0023089 33.30 0.000 .0723552 .0814074exper .0049456 .0001575 31.40 0.000 .0046368 .0052543id 1.14e-07 2.09e-07 0.54 0.587 -2.97e-07 5.24e-07_cons 1.467533 .0228306 64.28 0.000 1.422778 1.51228831. reg lwage jc totcoll exper idSource SS df MS Number of obs = 6763F( 4, 6758) = 483.42 Model 357.807307 4 89.4518267 Prob > F = 0.0000Residual 1250.48879 6758 .185038293 R-squared = 0.2225 Adj R-squared = 0.2220 Total 1608.29609 6762 .237843255 Root MSE = .43016 lwage Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] jc -.010218 .0069366 -1.47 0.141 -.023816 .00338totcoll .0768813 .0023089 33.30 0.000 .0723552 .0814074exper .0049456 .0001575 31.40 0.000 .0046368 .0052543id 1.14e-07 2.09e-07 0.54 0.587 -2.97e-07 5.24e-07_cons 1.467533 .0228306 64.28 0.000 1.422778 1.51228832. clear33. **C934. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/discrim.dta"35. desContains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/discrim.dta obs: 410vars: 37 8 Jan 2002 22:26size: 47,150storage display valuevariable name type format label variable labelpsoda float %9.0g price of medium soda, 1st wavepfries float %9.0g price of small fries, 1st wavepentree float %9.0g price entree (burger or chicken), 1st wave wagest float %9.0g starting wage, 1st wavenmgrs float %9.0g number of managers, 1st wavenregs byte %9.0g number of registers, 1st wavehrsopen float %9.0g hours open, 1st waveemp float %9.0g number of employees, 1st wavepsoda2 float %9.0g price of medium soday, 2nd wavepfries2 float %9.0g price of small fries, 2nd wavepentree2 float %9.0g price entree, 2nd wavewagest2 float %9.0g starting wage, 2nd wavenmgrs2 float %9.0g number of managers, 2nd wavenregs2 byte %9.0g number of registers, 2nd wavehrsopen2 float %9.0g hours open, 2nd waveemp2 float %9.0g number of employees, 2nd wavecompown byte %9.0g =1 if company ownedchain byte %9.0g BK = 1, KFC = 2, Roy Rogers = 3, Wendy's= 4 density float %9.0g population density, towncrmrte float %9.0g crime rate, townstate byte %9.0g NJ = 1, PA = 2prpblck float %9.0g proportion black, zipcodeprppov float %9.0g proportion in poverty, zipcodeprpncar float %9.0g proportion no car, zipcodehseval float %9.0g median housing value, zipcodenstores byte %9.0g number of stores, zipcodeincome float %9.0g median family income, zipcodecounty byte %9.0g county labellpsoda float %9.0g log(psoda)lpfries float %9.0g log(pfries)lhseval float %9.0g log(hseval)lincome float %9.0g log(income)ldensity float %9.0g log(density)NJ byte %9.0g =1 for New JerseyBK byte %9.0g =1 if Burger KingKFC byte %9.0g =1 if Kentucky Fried ChickenRR byte %9.0g =1 if Roy RogersSorted by:36. reg lpsoda prpblck lincome prppovSource SS df MS Number of obs = 401F( 3, 397) = 12.60 Model .250340622 3 .083446874 Prob > F = 0.0000Residual 2.62840943 397 .006620679 R-squared = 0.0870Adj R-squared = 0.0801 Total 2.87875005 400 .007196875 Root MSE = .08137 lpsoda Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]prpblck .0728072 .0306756 2.37 0.018 .0125003 .1331141lincome .1369553 .0267554 5.12 0.000 .0843552 .1895553prppov .38036 .1327903 2.86 0.004 .1192999 .6414201_cons -1.463333 .2937111 -4.98 0.000 -2.040756 -.885909237. corr lincome prppov(obs=409)lincome prppovlincome 1.0000prppov -0.8385 1.000038. reg lpsoda prpblck lincome prppov lhsevalSource SS df MS Number of obs = 401F( 4, 396) = 22.31 Model .529488085 4 .132372021 Prob > F = 0.0000 Residual 2.34926197 396 .00593248 R-squared = 0.1839 Adj R-squared = 0.1757 Total 2.87875005 400 .007196875 Root MSE = .07702lpsoda Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] prpblck .0975502 .0292607 3.33 0.001 .0400244 .155076 lincome -.0529904 .0375261 -1.41 0.159 -.1267657 .0207848 prppov .0521229 .1344992 0.39 0.699 -.2122989 .3165447 lhseval .1213056 .0176841 6.86 0.000 .0865392 .1560721 _cons -.8415149 .2924318 -2.88 0.004 -1.416428 -.266601939. test lincome prppov( 1) lincome = 0( 2) prppov = 0F( 2, 396) = 3.52Prob > F = 0.030440.end of do-file41. log closename:log: /Users/wangjianying/Desktop/Chapter 4 Computer exercise.smcl log type: smclclosed on: 25 Oct 2016, 22:21:04。
(完整版)计量经济学(伍德里奇第三版中文版)课后习题答案
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
伍德里奇-计量经济学(第4版)答案
伍德里奇-计量经济学(第4版)答案计量经济学答案第二章2.4 (1)在实验的准备过程中，我们要随机安排小时数，这样小时数（hours ）可以独立于其它影响SAT 成绩的因素。
然后，我们收集实验中每个学生SAT 成绩的相关信息，产生一个数据集{}n i hours sat i i ,...2,1:),(=，n 是实验中学生的数量。
从式（2.7）中，我们应尽量获得较多可行的i hours 变量。
（2）因素:与生俱来的能力（天赋）、家庭收入、考试当天的健康状况①如果我们认为天赋高的学生不需要准备SAT 考试，那天赋（ability ）与小时数（hours ）之间是负相关。
②家庭收入与小时数之间可能是正相关，因为收入水平高的家庭更容易支付起备考课程的费用。
③排除慢性健康问题，考试当天的健康问题与SAT 备考课程上的小时数（hours ）大致不相关。
（3）如果备考课程有效，1β应该是正的：其他因素不变情况下，增加备考课程时间会提高SAT 成绩。
（4）0β在这个例子中有一个很有用的解释：因为E （u ）=0，0β是那些在备考课程上花费小时数为0的学生的SAT平均成绩。
2.7（1）是的。
如果住房离垃圾焚化炉很近会压低房屋的价格，如果住房离垃圾焚化炉距离远则房屋的价格会高。
（2）如果城市选择将垃圾焚化炉放置在距离昂贵的街区较远的地方，那么log(dist)与房屋价格就是正相关的。
也就是说方程中u包含的因素（例如焚化炉的地理位置等）和距离(dist)相关,则E（u︱log(dist)）≠0。
这就违背SLR4（零条件均值假设），而且最小二乘法估计可能有偏。
（3）房屋面积，浴室的数量，地段大小，屋龄，社区的质量（包括学校的质量）等因素，正如第（2）问所提到的，这些因素都与距离焚化炉的远近（dist,log(dist)）相关2.11(1)当cigs（孕妇每天抽烟根数）=0时，预计婴儿出生体重=110.77盎司；当cigs（孕妇每天抽烟根数）=20时，预计婴儿出生体重（bwght）=109.49盎司。
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解-第1~4章【圣才出品】
Байду номын сангаас
2．假设让你进行一项研究，以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
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（i）如果你能设定你想做的任何实验，你想做些什么？请具体说明。 （ii）更现实地，假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。你能得到他们 四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。你为什么预计班级规模与考试成绩存在负相 关关系？ （iii）负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗？请解释。 答：（i）假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级，也就是说，在不考虑学生诸如 能力和家庭背景等特征的前提下，每个学生被随机的分配到不同的班级。因此可以看到班级 规模（在伦理考量和资源约束条件下的主体）的显著差异。 （ii）负相关关系意味着更大的班级规模与更差的考试成绩是有直接联系的，因此可以 发现班级规模越大，导致考试成绩越差。 通过数据可知，两者之间的负相关关系还有其他的原因。例如，富裕家庭的孩子在学校 可能更多的加入小班，而且他们的成绩优于平均水平。 另外一个可能性是：学校的原则是将成绩较好的学生分配到小班。或者部分父母可能坚 持让自己的孩子进入更小的班级，而同样这些父母也更多的参与子女的教育。 （iii）鉴于潜在的其他混杂因素（如 ii 所列举），负相关关系并不一定意味着较小的班 级规模会导致更好的成绩。控制混杂因素的方法是必要的，而这正是多重回归分析的主题。
伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题答案
第1章计量经济学的性质与经济数据1.1复习笔记考点一:计量经济学★1计量经济学的含义计量经济学,又称经济计量学,是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科,其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型(1)模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同,对模型进行分类,如表1-1所示。
(2)数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系,计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式,计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究,计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
考点二:经济数据★★★1经济数据的结构(见表1-3)2面板数据与混合横截面数据的比较(见表1-4)考点三:因果关系和其他条件不变★★1因果关系因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动,这是经济分析中的重要目标之计量分析虽然能发现变量之间的相关关系,但是如果想要解释因果关系,还要排除模型本身存在因果互逆的可能,否则很难让人信服。
2其他条件不变其他条件不变是指在经济分析中,保持所有的其他变量不变。
“其他条件不变”这一假设在因果分析中具有重要作用。
1.2课后习题详解一、习题1.假设让你指挥一项研究，以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
(i)如果你能指挥你想做的任何实验，你想做些什么?请具体说明。
(ii)更现实地，假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。
你能得到它们四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。
你为什么预计班级规模与考试成绩成负相关关系?(iii)负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗?请解释。
答:(i)假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级，也就是说，在不考虑学生诸如能力和家庭背景等特征的前提下，每个学生被随机的分配到不同的班级。
（完整版）计量经济学（伍德里奇第五版中文版）答案
（完整版）计量经济学（伍德里奇第五版中文版）答案第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
伍德里奇计量经济学导论课后题计算机操作
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伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解(2-8章)
使用普通最小二乘法，此时最小化的残差平方和为()211niii y x β=-∑利用一元微积分可以证明，1β必须满足一阶条件()110niiii x y x β=-=∑从而解出1β为：1121ni ii nii x yxβ===∑∑当且仅当0x =时，这两个估计值才是相同的。
2.2 课后习题详解一、习题1．在简单线性回归模型01y x u ββ=++中，假定()0E u ≠。
令()0E u α=，证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
证明：在方程右边加上()0E u α=，则0010y x u αββα=+++-令新的误差项为0e u α=-，因此()0E e =。
新的截距项为00αβ+，斜率不变为1β。
2（Ⅰ）利用OLS 估计GPA 和ACT 的关系；也就是说，求出如下方程中的截距和斜率估计值01ˆˆGPA ACT ββ=+＾评价这个关系的方向。
这里的截距有没有一个有用的解释？请说明。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高多少？（Ⅱ）计算每次观测的拟合值和残差，并验证残差和（近似）为零。
（Ⅲ）当20ACT =时，GPA 的预测值为多少？（Ⅳ）对这8个学生来说，GPA 的变异中，有多少能由ACT 解释？试说明。
答：（Ⅰ）变量的均值为： 3.2125GPA =，25.875ACT =。
()()15.8125niii GPA GPA ACT ACT =--=∑根据公式2.19可得：1ˆ 5.8125/56.8750.1022β==。
根据公式2.17可知：0ˆ 3.21250.102225.8750.5681β=-⨯=。
因此0.56810.1022GPA ACT =+＾。
此处截距没有一个很好的解释，因为对样本而言，ACT 并不接近0。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高0.1022×5=0.511。
（Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表2-3所示：根据表可知，残差和为-0.002，忽略固有的舍入误差，残差和近似为零。
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班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C4.1 voteA=β0+β1log expendA+β2log expendB+β3prtystrA+u 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所在党派势力的一种度量（A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比）。
解：（ⅰ）如何解释β1？
β1表示当候选人B的竞选支出和候选人A所在党派势力固定不变时，候选人A的竞选支出
（expendA）增加一个百分点时，voteA将增加β1 100。
（ⅱ）用参数表述如下虚拟假设：A的竞选支出提高1% 被B的竞选支出提高1% 所抵消。
虚拟假设为H0∶β1+β2=0 ,该假设意味着A的竞选支出提高x% 被B的竞选支出提高x% 所抵消,voteA保持不变。
（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？
所以，voteA=45.0789+6.0833log expendA−6.6154log expendB+
0.1520prtystrA, n=173, R2=0.7926 .
由截图可得：expendA 系数β1的 t 统计量为15.9187，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，A 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.0608。
同理可得，expendB 系数β2的 t 统计量为-17.4632，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，B 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.066。
由于A 的竞选支出的系数β1和B 的竞选支出的系数β2符号相反，绝对值差不多，所以近似有虚拟假设“ H 0∶β1+β2=0 ”成立，即第（ⅱ）部分中的假设成立。
（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 t 统计量。
你有什么结论？（使用双侧对立假设。
）
有截图可得：se β
0 =3.9263,se β 1 =0.3821,se β 2 =0.3788,se β
3 =0.0620 . 令θ1=β1+β2，则有：voteA =β0+θ1log expendA +
β2[log expendB −log expendA ]+β3prtystrA +u ,
由截图可知：θ1=−0.5321，se θ1 =0.5331，
所以第（ⅱ）部分虚拟假设的 t =−0.53210.5331≈−1，
即 H 0∶β1+β2=0 不能被拒绝。
C4.2 LAWSCH85.RAW
解：（ⅰ）使用与习题3.4一样的模型，表述并检验虚拟假设：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。
由习题可得，模型为：log salary=β0+β1LAST+β2GPA+β3log libvol+β4log cost+β5rank+u。
当法学院排名对起薪中位数没有影响时，即β5=0，则虚拟假设为H0∶β5=0。
检验虚拟假设是否成立：
由截图可得：log salary=8.3432+0.0047LAST+0.2475GPA+0.0950log libvol+ 0.0376log cost−0.0033rank，n=156，R2=0.8417 . 且se β0=0.5325,se β1=0.0040, se β2=0.0900,se β3=0.0333,se β4=0.0321,se β5=0.0003
又因rank系数β5的t统计量为−9.5408，在很小的显著水平上都是显著的，说明对立假设被拒绝，即虚拟假设成立。
（ⅱ）新生年级的学生特征（即LAST和GPA）对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
LAST系数β1的t统计量为1.1710，在很小的显著水平上并不显著，而GPA系数β2的t统计量为2.7491，在很小的显著水平上都是显著的。
（ⅲ）检验是否要在方程中引入入学成绩的规模（clsize）和教职工的规模（faculty）；只进行一个检验。
（注意解释clsize和faculty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？
学校师资力量的强弱、性别和种族的差异、工资的差异以及教师自身素质的高低，这些因素都有可能影响到法学院的排名，但是却又没有包括在薪水回归中。
C4.3 HPRICE1.RAW lo g price=β0+β1sqrft+β2bdrms+u 解：（ⅰ）你想在住房增加一个150平方英尺的卧室的情况下，估计并得到price变化百分比的一个置信空间。
以小数形式表示就是θ1=150β1+β2。
使用HPRICE1.RAW中的数据去估计θ1。
由截图可得：lo g price=4.7660+0.0004sqrft+0.0289bdrms，n=88, R2=0.5883 .又因θ1=150β1+β2，所以θ1=150∗0.0004+0.0289=0.0889 .
（ⅱ）用θ1和β1表示β2，并代入lo g price的方程。
由（ⅰ）可得：β2=θ1−150β1，将其带入原方程可得：lo g price=β0+β1sqrft+θ1−150β1bdrms+u=β0+β1sqrft−150bdrms+θ1bdrms+u .
（ⅲ）利用第（ⅱ）部分中的结果得到θ1的标准误，并使用这个标准误构造一个95%的置信空间。
由截图可得：seθ1=0.0268，利用这个标准误构造一个95%的置信空间为 [θ1−c·seθ1 ,θ1+
c·seθ1] (其中c是一个t84分布的第97.5个百分位)，查表得c=1.989 ,所以置信空间为[0.0356, 0.1422]。