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[主观题]
假设决定y的总体模型是y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+u,而这个模型满足假
定MLR.1到MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。令
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明β1的期望值是
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更多“假设决定y的总体模型是y=β0+β1x1+β2x2+β3x3…”相关的问题
A.除x和y之间线性关系以外的随机因素对y的影响
B.由于y的变化引起的x的线性变化部分
C.x和y的线性关系对y的影响
D.由于x的变化引起的y的线性变化部分
假设决定y的总体模型是
，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明
的期望值是
表示通过假定截距为零而得到的β1的估计量。
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
A.timei=β0+β1dbusi+β2dcari+β3dsubwayi+β4dtraini+β5dfooti+ui
B.timei=β0+β1dbusi+β2dcari+β3dsubwayi+β4dtraini+ui
C.timei=β0+β1dbusi+β2dcari+β3dsubwayi+ui
D.timei=β1dbusi+β2dcari+β3dsubwayi+β4dtraini+ui
利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率(atndrte，用百分比表示)与ACT成绩(最高可能得分为32分)之间的关系。
(i)在样本中找出atndrte的最大值和最小值。
(ii)在总体模型atndrte=β0+β1ACT+u中，解释系数β1的含义，β1的符号是明显的吗？请解释。
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。
考虑简单回归模型
y=β0+β1x+u
令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0)，证明Ⅳ估计量β1可以写成：
的那部分样本中yi和xi的样本平均值，而
的样本平均值。该估计量称为群组估计量，它是由沃德(Wald，1940)最先提出。
考虑一个简单模型，来估计选择一门先修课程对大学入门考试最终成绩的影响(其中course是一个学生选择先修课程的二值变量)：
score=β0+β1course+u
(i)为什么course可能与u相关？
(ii)course有可能与父母的年收入相关吗？如果相关，这是否意味着父母的收入是course的好的IV？为什么？
(ii)假设每个学校有20%的学生可以获得该课程的学费减免，而获得学费减免的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为course构造一个工具变量。
