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（请给出正确答案）
相关。
(ii)如果你发现有序列相关的证据，用科克伦-奥卡特方法重新估计这个方程，并将所得结果与以前的结果进行比较。
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更多“(i)在计算机习题C11.6的第(i)部分，要求你估计存货投…”相关的问题
本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归， 检验Itotacc， 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上， 你能拒绝单位根的存在吗？
(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论， 你认为对I to tacc， 的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？
(v)在一个ADF回归中， 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧对立假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0：βlog(hseval)=0的双侧p值。
(iv) 在第(ii) 部分的回归中， log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)
(i)样本中最年轻的人多少岁？这个年龄的有多少人？
(ii)在模型中，β2的字面解释是什么？它本身有什么意义吗？
(iii)估计第(ii)部分中的模型，并以标准形式报告结果。你关心age的系数为负吗？请解释。
(iv)由于样本中最年轻者为25岁，若认为给定收入水平下，25岁时净总金融资产的平均量最低，这有意义吗？记得age对nettfa的偏效应为β2+2β3age，所以在25岁时的偏效应为β2+2β2(25)=β2+50β3称之为θ2。求并得到检验H0：θ2=0的双侧P值。你应该得到θ2很小且在统计上也不显著的结论。
(i)在计算机习题C10.5的工业区事件研究中，OLS残差对滞后残差的回归给出
。这对于OLS来说有何含义？
(ii)如果你想使用OLS，又想得到EZ系数的一个有效标准误，你将怎样做？
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
在习题3.4中，我们估计了方程
其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。
(i)相对于一个双侧对立假设，是educ还是age在5%的水平上是个别显著的？给出你的计算。
(ii)从方程中去掉educ和age，则得到
在5%的显著性水平上，educ和age在原方程中是联合显著的吗？说明你所给答案的理由。
(iii)在模型中包括educ和age，是否显著影响所估计的睡眠和工作之间的替换关系？
(iv)假设睡眠方程含有异方差性。这对第(i)和(ii)部分计算的检验意味着什么？
(i)解释vote A 88的系数并讨论其统计显著性。
(ii)添加vote A 88对其他系数具有很大影响吗？
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？
方程中的AR(1)序列相关(CONSUMP.RAW)。
(ii)在第11章的计算机练习C7中，你通过消费的增长对其一期滞后的回归，检验了持久收入假说。在做这个回归之后，再通过残差平方对
，的回归来检验异方差。你有何结论？
可以按以下步骤证明矩阵的乘法满足结合律。
(i)设B=(bij)是一个nxp矩阵，令
是B的第j列，j=1，2，...，p，又设
是任意一个px1矩阵。证明：
(ii)设A是一个mxn矩阵，利用(i)及习题2的结果，证明：A(Bξ)=(AB)ξ。
(iii)设C是一个ρxq矩阵，利用(ii)证明：A(BC)=(AB)C。
