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利用MRO2.RAW中的数据。
(i)利用在工作的428个妇女的数据，通过以exper、exper2、nwifeinc、age、kidsir6和kidsge6为解释变量的OLS来估计受教育的回报。报告educ的估计值及其标准误。
(ii)现在用赫克曼估计受教育的回报，其中所有外生变量都在第二阶段的回归中出现。换句话说，就是做log(wage)对educ、exper、ecper2、nwifeinc、age、kidslt6、kidsge6和入的回归。将估计的教育回报及其标准误与第(i)部分的结果相比较。
(iii)只用428个工作妇女的观测，将1对educ、exper、ecper2、nwifeinc、age、kidslt6、kidsge6回归。R2为多大？这如何有助于解释你在第(ii)部分得到的结果？(提示：考虑多重共线性。)
本题利用MRO 2.RAW中的数据。
(i) 利用在工作的428个妇女的数据， 通过以exper、exper z、n wife inc、age、kids li 6和kids ge 6为解释变量的OLS来估计受教育的回报。报告educ的估计值及其标准误。
(ii)现在用赫克曼估计受教育的回报，其中所有外生变量都在第二阶段的回归中出现。换句话说，就是做log(wagc)对educ、exper、ecper2、m wife inc、age、kids lt6、kids ge 6和 的回归。将估计的教育回报及其标准误与第(i)部分的结果相比较。
(iii) 只用428个工作妇女的观测， 将对e chuc、exper、ec per2、mv if eic、age、kidslt6、kids ge 6回归。R2为多大？这如何有助于解释你在第(ii)部分得到的结果？(提示：考虑多重共线性。)
