题目如下

1、利用Earnigs_and_Height数据集完成下面的练习，其中包含了美国工人的收入、身高和其他特征的随机样本数据。

（1）建立Earnings对Height的回归方程。①估计的斜率系数显著异于零吗？②构造斜率系数95％的置信区间。

（2）只利用女性的数据回答（1）。

（3）只利用男性的数据回答（1）。

（4）检验原假设：身高对收人的影响对于男性和女性来说是一样的。

（5）身高对收入产生影响的一种解释是，有些职业对体力是有要求的，而体力又与身高相关。当选取的样本局限在那些对体力没有要求的职业时，身高对收人的影响会消失吗？

2、利用Growth 数据集（其中包含了65各国家1960-1995年的平均经济增长率及其他与经济增长有潜在关系的变量数据），但去掉 Malta 的数据，建立 Grorwth对TradeShare的回归方程。

（1）估计的斜率系数统计上显著吗？

（2）与参数的t统计量对应的 p 值是多少？

（3）构造β1的90％置信区间。

3、利用数据集 Growth，并去除马耳他（Malta）的数据后，完成下列练习：

（1）利用命令输出表格，列出Grouth, TradeShare, YearsSchool, Oil, Rev_Coups, Assassinations和RGDP60的样本均值、标准差、最小值和最大值，并列出合适的单位。

（2）建立 Growth对TradeShare , YearsSchool , Rev_Coups , Assayinations 和RGDP60的回归方程，则RevCous的系数估计值是多少？解释其含义。从实际角度看，这个值是大还是小？

（3）当一国的所有解释变量均处于均值水平，试预测该国的年均增长率。

（4）为什么回归模型中没有加人变量 Oil？若加入模型中会有什么后果？

4、利用数据集 Birth-weight_Smoking（包含了宾夕法尼亚州（pennsylvania）1989年出生的婴儿体重和母亲多种特征的随机样本数据，如母亲在怀孕期间是否吸烟等）回答下列问题。首先，建立三个回归模型：

（a）Birthweight 对 Smoker 回归。

（b）Birthweight对Smoker, Alcohol和Nprevist回归。

（c）Birthweight对Smoker , Alcohol, Nprevist和Unmarried回归。

（1）在每个回归模型中，抽烟对婴儿体重影响的估计值为多少？

（2）利用每个回归模型的估计结果，构造抽烟对婴儿体重影响的95％置信区间。

（3）考虑数据集中的各种其他控制变量。你认为哪一个应该加入回归模型中？利用命令输出表格，考察你在问题2中构造的置信区间的稳健性。母亲抽烟对婴儿出生时体重的 影响的合理95%置信区间是多少？