5,1964年，对9966名经济学家的调查数据如下： 年龄/岁 中值工资/美元 20~24 7800 30二3 970c 35_30 1500 40-44 0二9 55-59 15000 70 12000 资料来源：“The Structure0 f Economists'Employment and Salaries,”Committee On the National Science Foundation Report On the EconOmlCs Profession,American Economics Review,VO1.55, N0.4,December 1965,p.36. ()建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。为了分析的方便，假设中值工资是年龄区间中点的 工洛 ()假设误差与年龄成比例，变换数据求得LS回归方程。 (c)现假设误差与年龄的平方比例，求肌S回归方程。 ()哪一个假设看来更可行) ,考虑表1中的数据 美国制造业平均赔偿与就业规模所决定的生产率之间的关系 就业规模 平均赔偿 平均生产率 赔偿的标准方差 (平均就业人数) Y/美元 X/美元 0,/僕元 10~19 4013 09 4146 930 00-249 0 438 438 453 30 10002499 4843 4843 1112 数据来源：The census Of Manufacturing,U.SDepartment of Commerce,.1958。(表中的数字由 D.N.Guianati计算) a)估计OLS回归方程：y=B+B,X,+4, ()估计S =8。++台 6 (确保运行的S通过原点。)计算两个回归方程的结果。你认为哪个回归方程更好？为什么？ 7.按照(hit©)回归方程e=A+AX2+AX,+AX3+AX+A。X2X,+ 的过程校正了异方差之后，方程Y,=111.78-0.0042X,-0.4898X的回归结果如下：（注：为了节 省空间，我们只给出了t统计量和它们的p值) Y,=4987-0.4718X-0.8442X+0.0000102X+0.4435X+0.0026X,X t=(4.86)(-0.59)(-2.45) (1.27) (1.62) (0.35)i A A X i A X i A X i A X i A X iX i i e = + + + + + 6 2 3 + 2 5 3 2 1 2 2 3 3 4 2 2 ５. 1964 年，对 9966 名经济学家的调查数据如下： 年龄／岁 中值工资／美元 20～24 25—29 30—34 35—39 40～44 45—49 50—54 55—59 60—64 65—69 70+ 7800 8400 9700 11500 13000 14800 15000 15000 15000 14500 12000 资料来源：“The Structure Of Economists’Employment and Salaries，”Committee On the National Science Foundation Report On the EconOmlCs Profession，American Economics Review，V01．55， NO．4，December 1965，p．36． (a) 建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。为了分析的方便，假设中值工资是年龄区间中点的 工资。 (b) 假设误差与年龄成比例，变换数据求得 WLS 回归方程。 (c) 现假设误差与年龄的平方比例，求 WLS 回归方程。 (d) 哪一个假设看来更可行? ６. 加权最小二乘法。考虑表 1 中的数据。 表 1 美国制造业平均赔偿与就业规模所决定的生产率之间的关系 就业规模 (平均就业人数) 平均赔偿 Y／美元 平均生产率 X／美元 赔偿的标准方差  i /美元 1—4 5—9 10～19 20—49 50—99 100—249 250—499 500—999 1 000—2499 3 396 3787 4013 4104 4146 424l 4387 4538 4843 3 396 3787 4013 4104 4146 424l 4387 4538 4843 744 851 728 805 930 1081 1243 1308 1 112 数据来源：The census Of Manufacturing，U．SDepartment Of Commerce，1958。(表中的数字由 D．N．Guianati 计算) (a）估计 OLS 回归方程： Yi = B1 + B2Xi + ui (b)估计 WLS i i i i i i i X B B Y      = 1 + 2 + 1 (确保运行的 WLS 通过原点。)计算两个回归方程的结果。你认为哪个回归方程更好?为什么? ７. 按照(white)回归方程 的过程校正了异方差之后，方程 Yi X 2i 4898X3i = 111.78 − 0.0042 − 0.  的回归结果如下：（注：为了节 省空间，我们只给出了 t 统计量和它们的 p 值） Yt X i X i X i X i X2i X3i 2 3 2 = 4987 − 0.4718 2 − 0.8442 3 + 0.0000102 2 + 0.4435 + 0.0026  t= (4.86) (-0.59) (-2.45) (1.27) (1.62) (0.35)