题目内容
（请给出正确答案）
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型，h=0，1，2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)
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更多“在例10.4中我们看到，分布滞后模型中个别滞后系数的估计值很…”相关的问题
在例10.4中我们把明显包括长期倾向θ0的模型写成，
为简单起见，我们省略了其他解释变量。像通常的多元回归分析一样，θ0应该具有其他情况不变的解释。也就是说， 保持
不变， 若pet增加一美元，则gfrt应该改变θ0。
(i)若保持不变，但pet增加，那么pet-1和pet-2应该如何变化？
(ii)第(i)部分中的答案如何有助于你把上述方程中的θ0理解为LRP。
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4，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。
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中，证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据， 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程， 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大？也就是说， 如果支出提高10%， 估计math10会提高多少个百分点？
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题？
现在假定δj是j的二次函数：
为参数。这是多项式分布滞后(polynomialdistributedlag，PDL)模型的一个例子。
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型h=0，1，2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)
