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[判断题]
虚拟变量系数显著性的检验与其他数量变量相同。()此题为判断题(对，错)。
提问人：网友linweichang
发布时间：2022-01-07
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第2题
(i)在教材例14.4的工资方程中，为了估计工会会员的工资增益，解释职业虚拟变量为什么可能是重要的遗漏变量。
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(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4题
文件TRAFFIC2.RAW包含了加州1981年1月一1989年12月车祸、交通法规和其他变量的108个月度观测。利用这个数据集回答本题。
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(i)加州的安全带法规在何年何月生效?高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。
(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗?
(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends，unem，spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗?
(iv)在第(iii)部分的回归中，解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗?请解释。
(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数，而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少?其大小看来正确吗?
(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。
第5题
利用CHARITY.RAW中的数据回答本题。变量respond是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织最近的邮件做出捐助响应， 这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量， 如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应， 这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。
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(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果， 并解释变量resplast的系数。
(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗?
(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)
(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化?这讲得过去吗?
(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大?为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计?
第9题
假设你通过对工资、受教育程度、工作经历和性别的调查来搜集数据。而且，你还询问了网瘾方面的相关信息。原问题是：“上个月上网时间为多少小时？” （1）写出一个方程，使之在控制其他因素的情况下，能让你估计出网瘾对工资的影响。你应该能得出这样的结论：“每个月少上10个小时网，估计会使工资改变x%。” （2）写出一个模型，使你能检验女性和男性在网瘾对工资的影响上是否存在差异。你将怎样检验网瘾带来的影响对男女是没有差异的？ （3）假设你认为最好按照上网时间将人分为四类：不上网者、适度上网者（每月0-60小时）、轻度网瘾（每月61-160小时）、重度网瘾（每月160小时以上）。写出一个模型，使你能估计出网瘾对工资的影响。 （4）利用（3）中的模型，详细解释如何检验网瘾对工资没有影响的原假设。既要具体，又要包括对自由度的一个仔细列表。 （5）利用你搜集来的调查数据做因果推断，会有哪些潜在的问题？
