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更多“什么是估计标准误？有什么作用？”相关的问题
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？
(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？
(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？
利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。
(i)考虑非观测效应模型
其中，θt无非表示不同年份的截距，而ai表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β2应该有什么样的符号？请解释。
(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？
(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？
(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？
(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？
(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？
(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。
利用GPA3.RAW中的数据，对秋季第二学期的学生估计如下方程
这里trm gpa表示木学期的GPA，crs gpa表示所修全部课程加权平均的GPA，crs gpa表示木学期前的GPA，tot hrs表示此学期前总学分，sat表示SAT分数， hs perc表示其在高中班级排名的百分位，female是一个性别虚拟变量，而season也是一个虚拟变量，并在该学生在秋季参加学生运动赛事时取值1.通常的标准误和异方差-稳健的标准误分别报告于圆括号和方括号中。
(i)变量cr gpa、cumgpa和tot hrs都有预期的估计效应吗？这些变量中有哪些在5%的显著性水平上是统计显著的？使用不同的标准误是否有什么影响？
(ii)为什么虚拟假设H0：
有意义？利用这两种标准误， 在5%的显著性水平上针对双侧对立假设检验这个虚拟假设。描述你的结论。
(iii)利用两种标准误来检验参加体育赛事对学期GPA是否有影响。拒绝虚拟假设的显著性水平与所用的标准误有关系吗？
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计方程(9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。
(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程， 计算其异方差-稳健的标准误。将
的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。
(i)估计模型
并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？
(ii)利用12阶滞后， 求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何？
(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误， 并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中，序列相关和异方差哪个更成问题？
(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。
(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值， 并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响？
(vi)利用尼威-韦斯特方法，求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论？
(vii)如果你不用g wage的这些滞后项， 长期倾向的估计值有很大的不同吗？
假设真实模型是
，但你估计了
。如果你利用Y在X=-3、-2、-1、0、1、2、3处的观测并估计了“不正确”的模型，这些估计值将出现什么偏误？
