使用GPA1.RAW中的数据。
(i)在估计方程(7.6)中增加变量mothcoll和fathcoll，并以通常的形式报告结果。拥有PC的估计影响会怎么样？PC还是统计显著的吗？
(ii)检验第(i)部分方程中mothcoll和fathcoll的联合显著性，不要忘记报告p值。
(iii)在第(i)部分的模型中增添hsGPA，并判断是否有必要进行这种扩展。
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第1题
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？
(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？
(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？
第2题
本题使用INJURY.RAW中的数据。
(i) 使用肯塔基州的数据， 增加male， married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
第3题
利用INJURY.RAW中的数据。
(i)使用肯塔基州的数据，增加male，married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量，重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后，afchnge·highearn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
第4题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？
(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(iii)在第(ii)部分的模型中， 检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。
第5题
漏变量。
(ii)如果样本中每名男性在1981~1987年之间都拥有相同职业，你在固定效应估计中还需要包含职业虚拟变量吗？请解释。
(iii) 利用WAGE PAN.RAW中的数据(包括方程中的8个职业虚拟变量) ， 使用固定效应法估计方程。union的系数变化很大吗？其统计显著性如何？
第6题
的遗漏变量。
(ii)如果样本中每名男性在1981~1987年之间都拥有相同职业，你在固定效应估计中还需要包含职业虚拟变量吗？请解释。
(iii)利用WAGEPAN.RAW中的数据(包括方程中的8个职业虚拟变量)，使用固定效应法估计方程。union的系数变化很大吗？其统计显著性如何？
第7题
使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响教材例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量全部都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
第8题
本题使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
第9题
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计方程(9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。
(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？
第10题
本题利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程
(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？
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