4. 转换---重新编码为不同变量，将-3，-2，-1，11，12→sysmis；0→0；1→6；2→9；3，4→12；5→11；6，7→15；,8，9→16；10→19
用select cases将行业编码缺失或父亲母亲受教育年限中sysmis的个案删除。
f值为367.536，是显著的，拒绝原假设，说明x1,x2,x3的作用至少有一个不为0
2）父亲受教育年限的影响更大。
父亲和母亲受教育年限的单位是相同的，且都是显著的，所以可以直接用非标准化的偏回归系数来比较，从上述回归模型中可以看出，在控制了其他变量之后，父亲受教育年限的系数为0.172，母亲受教育年限的系数为0.078＜0.
172模型2在加入x2后，r2比模型1只有x1的情况下，增加了0.077，f减小了47.438；
模型3在加入x3后，r2比模型2有x1，x2的变量情况下，增加了0.005，f减小了164.69这说明，随着回归模型加入新的自变量，有更多的平方和被模型所解释。
f检验用来检验整个回归方程。模型1的f统计量检验的是年龄对受教育年限的影响这一回归方程是显著的；
模型2的f统计量检验的是年龄、父亲的受教育年限对受教育年限的影响这一回归方程是显著的，即x1，x2至少有一个系数不为0；
模型3的f统计量检验的是年龄、父亲的受教育年限、母亲受教育年限对受教育年限的影响这一回归方程是显著的，即x1，x2，x3至少有一个系数不为0。
4）相同：年龄这一变量无论在模型中都对受教育年限起着负向的作用，且都显著，这说明在控制了其他因素之后，被调查者年龄越大，受教育年限越低。
不同：随着加入新的变量，模型2加入了父亲的受教育年限，模型3在模型2的基础上加入了母亲的受教育年限，年龄的偏回归系数逐渐变小。
5）（a）h0：β1=0 h1: β1≠0 由模型1，f值为579.664，是显著的，可以拒绝原假设，说明年龄对受教育年限有着显著的影响。
b））h0：β2=β3 h1: β2≠β3
假设x4=x2—x3，将纳入到回归模型，f=24.276，显著，可以拒绝原假设。
c）h0：β1=β2=0，h1：β1=β2≠0,此检验即模型2的f检验，f=532.226,依然拒绝原假设。
d）h0：-β1=β2=β3，h1：x5=x1+x2+x3，将纳入带回归模型中，f=1333.225，依然拒绝原假设。
5.编码过程与4题相同。
1）模型ay2=843.857-2.151x1=0.272x3
2）模型by2=413.326-0.262x1+1.943x2-2.751x3+38.592y2
3）模型c38.592y1=（413.326-843.
857）+（0.262+2.151）x1+（1.
943-8.569）x2+（-2.751-0.
272）x3
11.15596-0.04895x1+0.171694x2+0.078332x3
4）模型cy1=11.156-0.049x1+0.172x2+0.078x3
根据模型c 的adjusted r2计算模型b中方差膨胀因子（vif）
vif=1/(1-0.195)=1.242
6)步骤：1.消除x1，x2，x3对的线性影响，得到残差y2*
2.消除x1，x2，x3对的线性影响，得到残差y1*
3.用残差*对*做回归。
y2*=38.592y1*
与模型b y2=413.326-0.262x1+1.
943x2-2.751x3+38.592y1进行比较，可知前者的回归系数与后者的片回归系数相等。
残差y2* y1* 已经消除了x1，x2，x3对y1和y2的线性效应，残差y2*和y1* 反映了 x1，x2，x3线性解释以外的变异，这两个残差之间的关系就是偏回归关系，是排除掉已解释部分的净关系。
7)两者有细微的差别，这是因为三步回归与整体的回归的自由度不一样，模型b更正确，三步控制的回归不能用于统计推断。
8）残差之差在保留一定小数是相同的。
通过描述统计的表可以看出。
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