本题使用WAGEl.RAW中的数据。（i）利用方程（7.18）估计在educ=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，educ。你现在如何解释female的系数？（iii）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。
举一反三
- 假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是： A: Male系数为正，Female系数为负； B: Male系数为负，Female系数为正； C: Male和Female的系数数值相等； D: 回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性。
- 假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是： A: Male系数为正，Female系数为负 B: Male系数为负，Female系数为正 C: Male和Female的系数数值相等 D: 回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性
- 利用APPLE.RAW来验证6.3节中的一些命题。（i）做ecolbs对ecopre和egprc的回归，并以常用形式报告结论，包括[tex=1.143x1.286]tkCwzxTPC+2jgNiFlZbzrQ==[/tex]和调整[tex=1.143x1.286]tkCwzxTPC+2jgNiFlZbzrQ==[/tex]。解释价格变量的系数，并评论它们的符号和大小。（ii）价格变量统计显著吗？报告个别t检验的P值。（iii）ecolbs拟合值的范围是什么？样本报告ecolbs=0比例是什么？请评论。（iv）你认为价格变量很好地解释了ecolbs中的变化吗？请解释。（v）在第（i）部分的回归中增加变量faminc，hhsize（家庭规模），educ和age。求它们联合显著的P值。你得到什么结论？
- 估计工资率lwage对受教育年数educ和现职任期tenure的回归方程的命令为。
- 本题利用FERTIL3.RAW中的数据。（i）在方程（10.19）中加入[tex=2.286x1.286]aNYxP3Z22w9e14D+zm+5tg==[/tex]和[tex=2.286x1.286]+IekhFXcWHafWidj+EJE4w==[/tex]，并检验这些滞后的联合显著性。（ii）求出第（i）部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从方程（10.19）中得到的结果相比较。（ii）估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。