伍德里奇计量经济学第6章计算机习题详解 STATA
引言
本文档旨在对伍德里奇计量经济学第6章的计算机习题进
行详解和解答，使用计量经济学软件STATA进行操作和分析。

本文档将逐步解答各个习题，并给出相应的STATA代码和结
果展示。

习题1
假设我们有一个数据集data.dta，其中包含了变量y和x。

现在我们想要估计下列回归模型的系数：
$$y = \\beta_0 + \\beta_1 x + \\beta_2 x^2 + u$$
使用STATA进行分析，首先加载数据集：
use data.dta
然后我们可以采用如下代码进行回归分析：
reg y x c.x#c.x
这里的c.x#c.x表示将变量x进行平方。

执行上述代码后，STATA将输出回归结果。

习题2
在第6章的习题2中，我们需要进行假设检验。

假设我们想要检验系数$\\beta_1=0$和$\\beta_2=0$的原假设。

我们可以使用STATA进行对应的假设检验。

首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：
reg y x c.x#c.x
estimates store reg1
然后，我们可以使用如下代码进行假设检验：
test x#c.x=0
执行上述代码后，STATA将输出相应的假设检验结果。

习题3
在第6章的习题3中，我们需要计算残差的平方和（Sum of Squared Residuals）。

我们可以使用STATA来计算残差的平方和。

首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：
reg y x c.x#c.x
estimates store reg1
然后，我们可以使用以下代码计算残差的平方和：
predict u, resid
egen ssr = sum(u^2)
scalar ssr_sum = r(ssr)
执行上述代码后，STATA将输出残差的平方和。

习题4
在第6章的习题4中，我们需要计算拟合度（Goodness of Fit）度量指标，如R2，调整后R2等。

我们可以使用STATA计算拟合度指标。

执行回归分析后，我们可以使用以下代码计算R2和调整后R2：
scalar R2 = e(r2)
scalar R2_adj = e(r2_a)
执行上述代码后，STATA将输出R2和调整后R2的值。

结论
本文档对伍德里奇计量经济学第6章的计算机习题进行了详解和解答。

通过使用STATA软件进行分析和操作，我们解答了习题1到习题4，并给出了相应的STATA代码和结果。

使用STATA进行计量经济学分析可以方便地进行回归分析、假设检验以及计算拟合度指标，帮助我们更好地理解和应用计量经济学的知识。