题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
下列哪个现象会使得通常的OLS中t统计量无效（)。
A.异方差
B.X有异常值
C.误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
D.回归方程没有常数项
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A.异方差
B.X有异常值
C.误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
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利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程
并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？
(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？
(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差
的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对
回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？
A.t检验用于检验相关系数的显著性
B.t检验用于检验回归方程的显著性
C.F统计量显著时，表明回归方程中所有回归系数均不为0
D.F统计量显著时，表明回归方程中至少一个回归系数不为0
E.在一元线性回归分析中，两种检验是等价的
(i)一个学区中学校的最多数量和最少数量是多少？每个学区的学校平均数量是多少？
(ii)利用混合OLS(即将所有1848个学校混合在一起)，估计一个将lavgsal与bs，lenrol，lstaff和lunch相联系的模型：也参见第9章的计算机练习C11。bs的系数和标准误是多少？
(iii)求对学区内聚类相关(和异方差性)保持稳健的标准误。bs的t统计量有何变化？
(iv)去掉bs＞0.5的四个观测，仍用混合OLS，求出βbs及其聚类稳健标准误。现在，薪水与福利之间的替代关系，有更多的证据吗？
(v)容许一个学区内的学校存在一个共同的学区效应，用固定效应法估计这个方程。再次去掉bs＞0.5的四个观测，现在，你对薪水与福利之间的替代关系有何结论？
(vi)根据你在第(iv)部分和第(v)部分的估计值，讨论通过学区固定效应而容许教师的薪酬在不同学区系统变化的重要性。
A.中位数
B.算术平均值
C.众数
D.几何平均值
如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：
其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分
别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派实力的一种度量(A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比)。
(i)如何解释β1？
(ii)用参数表述如下原假设：A的竞选支出提高1%被B的竞选支出提高1%所抵消。
(iii)利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第(ii)部分中的假设吗？
(iv)估计一个模型，使之能直接给出检验第(ii)部分中假设所需用的：统计量。你有什么结论？(使用双侧备择假设。)
A.平均值的优点是不受极端大或极端小的观测值的影响。
B.众数是样本中出现次数最多的观测值，因此它肯定存在。
C.极差忽略了最大和最小值之间的所有信息。
D.方差对极端值很敏感。因平方的缘故，极端大的观测值会严重地放大方差。
考虑如下解释睡眠行为的模型：
(i)写出一个模型，容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。
(ii)利用SLEEP75.RAW中的数据估计异方差模型中的参数。(你必须先用OLS估计sleep方程，以得到OLS残差。)u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高？
(iii)u的方差是否对男女而言有显著不同？
关于技术进步对经济增长的影响，下列说法中正确的是（)。
A.技术进步使得人均产出曲线向上移动
B.技术进步使得人均储蓄曲线向下移动
C.技术进步会得到一个更高的人均资本稳态水平
D.技术进步会得到一个更低的人均资本稳态水平
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？
