伍德里奇-计量经济学(第4版)答案.doc

(1)在实验的准备过程中,我们要随机安排小时数,这样小时数(hours)能够独立于其它影响SAT成绩的因素。然后,我们收集实验中每个学生SAT成绩的相关信息,产生一个数据集,n是实验中学生的数量。从式()中,我们应尽量获得较多可行的变量。(2)因素:与生俱来的能力(天赋)、家庭收入、考试当天的健康状况①如果我们认为天赋高的学生不需要准备SAT考试,那天赋(ability)与小时数(hours)之间是负相关。②家庭收入与小时数之间可能是正相关,因为收入水平高的家庭更容易支付起备考课程的费用。③排除慢性健康问题,考试当天的健康问题与SAT备考课程上的小时数(hours)大致不相关。如果备考课程有效,应该是正的:其它因素不变情况下,增加备考课程时间会提高SAT成绩。在这个例子中有一个很有用的解释:因为E(u)=0,是那些在备考课程上花费小时数为0的学生的SAT平均成绩。(1)是的。如果住房离垃圾焚化炉很近会压低房屋的价格,如果住房离垃圾焚化炉距离远则房屋的价格会高。如果城市选择将垃圾焚化炉放置在距离昂贵的街区较远的地方,那么log(dist)与房屋价格就是正相关的。也就是说方程中u包含的因素(例如焚化炉的地理位置等)和距离(dist)相关,则E(u︱log(dist))≠0。这就违背SLR4(零条件均值假设),而且最小二乘法估计可能有偏。房屋面积,浴室的数量,地段大小,屋龄,社区的质量(包括学校的质量)等因素,正如第(2)问所提到的,这些因素都与距离焚化炉的远近(dist,log(dist))(1)当cigs(孕妇每天抽烟根数)=0时,预计婴儿出生体重=;当cigs(孕妇每天抽烟根数)=20时,预计婴儿出生体重()=。(-)/=%,抽烟数从0到20,%。并不能。还有其它因素能够影响婴儿出生体重,特别是母亲的整体健康状况和产前保健的质量。这些因素还都可能与母亲怀孕期间的抽烟****惯有关。其它因素,比如咖啡因的摄入量也会影响婴儿出生体重,而且可能与母亲怀孕期间的抽烟****惯有关。如果预测出生体重为125盎司,则cigs=(125–)/(–)–,约为-10支,这是不可能的。当然,这只是告诉我们,对于预测婴儿出生体重这样复杂的因变量,如果只有一个解释变量,将会发生什么。,,这就说明模型建立不恰当85%的妇女怀孕期间不抽烟,即1388个样本中有大约1180个妇女不抽烟。因为我们只用cigs一个变量解释婴儿出生体重,因此当cigs=0时,我们只有一个相对应的出生体重数。在cigs=0时,预计的出生体重数大致位于观测的出生体重数的中间。因此,我们可能会低估较高的出生体重数。(1)法学院的排名(rank值)越大,说明学校威望越低:这会降低起薪。例如:rank=100说明有99所学校排在其前面。>0,>0;LSAT和GPA都是测量进入法学院的学生的整体素质,不论优秀的学生在哪里进入法学院,我们预期她们会赚得更多。平均来讲,和>0,法学院图书馆的藏书量及法学院每年的费用都能衡量学校的好坏