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。
（i）当educ=12.5时，女人与男人工资上的差异约为：一0.227-0.0056×12.5=-0.297。当educ=0时，其差异为一0.227。因此，接受教育年限为12.5年的性别工资差异比没有接受教育的相别工资差异高约7%。（ii）把7.18式的方程用如下形式表示：[tex=25.429x8.643]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[/tex]其中[tex=6.786x1.286]jff8lzaNGwPlN1BcfNL6YeAEkoK0nWvrDcvZKc3J/bnKhvEcdW8yMgEuC8pRKO/Y[/tex]，是在educ=12.5时的性别差异。对该模型进行回归可以得到female的回归系数为一0.294，其标准误差约为0.036。（iii）在第二问中，female的t统计量的值为[tex=2.571x1.286]C/J/kjAL5CCCRj7Wf3eiCA==[/tex]，因此在统计上是高度显著的。这主要是因为educ=12.5，其受教育年限大致为平均水平，在此水平下对性别差异进行估计，因此是高度显著的。在方程7.18中，当educ=0时，female的回归系数就是性别差异。由于没有人的受教育年限为0年，所以在educ=0时估计性别差异是没有意义的。
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。
内容
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做变量wage对educ过原点回归的OLS命令为
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本题利用FERTIL3.RAW中的数据。（i）在教材方程（10.19）中加入[tex=2.286x1.286]CRxsEmdZkv2ZOGeLo/JSxQ==[/tex]和[tex=2.286x1.286]pW+Xq+DXt9rf2PewLUsoPg==[/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，并与从教材方程（10.19）中得到的结果相比较。（iii）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。
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选择当前操作的数据库EDUC，正确的是（）
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Like the old, ______respected in some countries. A: the female is B: a female is C: C. a female are D: D. the female are
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中国大学MOOC: 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。