题目内容
（请给出正确答案）
When ______ the education systems of China and Britain, the professor gave no comment.
A．being asked to compare
B．asked him to compare
C．asking him to compare
D．asked to compare
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What's the main idea of para. 6？
A．Adults can continue their learning
B．Most continuing education classes are in the evening
C．Adults have many opportunities to continue their learning
D．Classes are held for working people
本题使用WAGEI.RAW中的数据。
(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。
(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数？
(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。
下面这个模型是比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
sleep=β0+β1totwrk+β2educ+β3age+u
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。(也可参见计算机练习C3。)
(i)如果成年人为工作而放弃睡眠，β1的符号是什么？
(ii)你认为β2和β3的符号应该是什么？
(iii)利用SLEEP75.RAW中的数据，估计出来的方程是
sleep=3638.25-0.148totwrk-11.13educ+2.20age
n=706,R2=0.113.
如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？
(iv)讨论educ的估计系数的符号和大小。
(v)你能说totwrk，educ和age解释了sleep的大部分波动吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？
本题用到MROZ.RAW中的数据。
(i) 用log(hours) 作为因变量重新估计例16.5中的劳动供给函数。将估计出的弹性(现在是常数) 与方程(16.24)在平均工作小时数处所得到的估计值相比较。
(ii) 在第(i) 部分的劳动供给方程中， 容许edc因遗漏了能力变量而成为外生变量。用mo the chic和fath educ作为educ的Ⅳ。记住， 你现在在方程中有两个内生变量。
(iii) 检验第(ii) 部分2SLS估计中过度识别约束。这些Ⅳ通过了检验吗？
这表示劳动的供给弹性为1.99。这比方程16.24中的劳动供给弹性1.26更高。
(i)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？
(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。
(i)为affair估计一个线性概率模型，二元指示变量在女性至少有一次婚外恋时等于1，解释变量包括yrsmarr、age和educ。解释yrsmarr的系数。
(ii)在控制了yrsmarr后，age和educ对affuir还有影响吗？
(iii)在(i)中的模型里加入kids。解释它的系数并判断估计是否在统计上显著。
(iv)对于(iii)中的模型，除了kids仍在模型中以外，加入四个宗教虚拟变量。基础组包括那些声称自己反宗教的女性。对于那些非常信仰宗教的和反宗教的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？
(v)对于那些有宗教信仰和无宗教信仰的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？[提示：从(iv)中改变基础组很简单。]
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。
(i)样本中有多少妇女，又有多少人报告在怀孕期间抽烟？
(ii)平均每天抽烟数量是多少？平均数作为这个案例中“典型”妇女的度量指标好吗？请解释。
(iii)怀孕期间抽烟的妇女中，平均每天抽烟数量是多少？与第(ii)部分中的答案有何区别，为什么？
(iV)求出样本中fath educ的平均值。为何只用1192个观测计算这个平均值？
(V)报告平均家庭收入及其标准误，以美元为单位。
利用SLEEP75.RAW中的数据
变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数，totwork是每周花在工作上的总分钟数，educ和age则以年为单位，而male是一个性别虚拟变量。
(i)所有其他因素不变，有没有男性比女性睡眠更多的证据？这个证据有多强？
(ii)工作与睡眠之间有统计显著的取舍关系吗？所估计的取舍关系是什么样的？
(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个原假设，你还需要另外做什么回归？
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。
