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斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案
E4.1
E4.2
E4.3
E4.4
VARIABLESahe
age0.605
(0.0245)
Constant1.082
(0.688)
Observations7,711
R-squared0.029
Robuststandarderrorsinparentheses
***p0.01,**p0.05,*p0.1
1.①截距估计值estimatedintercept:1.082
②斜率估计值estimatedslope:0.605
回归方程：ahe=1.082+0.605*age
③当工人年长1岁，平均每小时工资增加0.605美元。
2.Bob:0.605*26+1.082=16.812（美元）
Alexis:0.605*30+1.082=19.232（美元）
答：预测Bob的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232美
元。
3.年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared反
映了因变量的
全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-
squared的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变
化的大部分。
1.
答：两者看上去有微弱的正相关关系
2.
VARIABLEScourse_eval
beauty0.133
(0.0550)
Constant3.998
(0.0449)
Observations463
R-squared0.036
Robuststandarderrorsinparentheses
***p0.01,**p0.05,*p0.1
①截距估计值：3.998
斜率估计值：0.133
回归方程：Course_Eval=3.998+0.133*beauty
//meanbeauty
MeanestimationNumberofobs=463
MeanStd.Err.95%Conf.Intervalbeauty4.75e-080.0367-
0.07200.0720
②截距的估计值=Course_Eval的样本均值-斜率估计值*Beauty
的样本均值
计算得Beauty的样本均值趋近于零，所以截距的估计值等于
Course_Eval的样本均值。
3.//sumbeauty
VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxbeauty4634.75e-08
0.789-1.4501.970
可知beauty的标准差为0.789，因此
Stock教授的预测课程评价：3.998+0.133*0.789=4.103
Watson教授的预测课程评价：3.998+0.133*0=3.998
4.//sumcourse_eval
VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxcourseeval4633.998
0.5552.1005
答：可知course_eval的标准差为0.555，而第三问得beauty的
标准差为0.789。beauty值每增加一个标准差，course_eval增加
0.133*0.789=0.105，而0.105÷0.555=0.19，大概是course_eval标
准差的五分之一，所以效应
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