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更多“（）是V模型的核心，同时也叫Y模型。”相关的问题
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。
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？
