1 第3 章 多元回归分析：估计 C3.1 使用数据bw ght.dta (i)2 的符号应该为正，更高的收入一般意味着母亲有更好的营养和更好的产前照顾。 (ii) 一方面，收入增加通常会增加对物品的消费，所以 cigs 和faminc 正相关。另一方面，高收入家庭会有更高的教育水平，而教育水平与吸烟数量可能是负相关的。Cigs 和faminc 这两个变量的样本相关系数是-0.173，这显示它们是负相关的。 (iii) 包含 faminc 和不包含 faminc 的回归结果分别是 2ˆ119.770.5141388,0.023bw ghtcigsnR 2 和2ˆ116.970.4630.093min1388,0.030bw ghtcigsfacnR 当faminc 被加入回归后，吸烟数量对婴儿体重的效应轻微缩小了，与未加入faminc 的回归相比，cigs 的系数仅仅从-0.514 上升到-0.463，因此cigs 对bw ght 的影响并没有发生实质差别。这是因为 cigs 和faminc 相关性较小，faminc 的系数实际上也是比较小的。(变量faminc的衡量单位是千美元，因此以 1988 年美元计算的收入每增加10000 美元，婴儿体重的预测值仅仅增加0.93 盎司。) C3.2 使用数据 hprice1.dta (i) 估计方程是 2ˆ19.320.12815.2088,0.632pricesqrftbdrmsnR (ii)保持住房平方尺数不变，ˆ15.20pricebdrms，所以ˆprice 会增加15.20，即 15200美元。 (iii) 现在ˆ0.2815.200.128 14015.2033.12pricesqrftbdrms，或者说 33120 美元。因为房子的面积增加了，这个效应比(ii)中的效应大得多。 (iv)大约 63.2%。 (v) 3 第1 套住房的预测价格是354.605，或者说354605 美元。 (v i) 残差是-54.605。这说明买者在某种程度上少支付了一部分钱。但是，住房的很多其他特征也影响价格，有些因素我们甚至无法量化，我们不能完全控制这些因素。因此，我们不能说购买者为这套住房支付了过低或过高的价格。 C3.3 使用数据 ceosal2.dta (i) 常弹性方程是 2ˆlo g()4.620.162lo g()0.107lo g()177,0.299salarysalesmktv alnR (ii) 4 我们不能把利润的对数形式加入模型是因为样本中有9 家企业的利润是负值。我们在回归模型加入利润的水平形式，可以得到 2ˆlog()4.690.161log()0.098log()0.000036177,0.299salarysalesmktv alprofitsnR Profits 的系数非常小。这里，profits 的度量单位是百万美元。所以如果利润增加10 亿美元，这意味着1000profits，这...
