408 页的 PDF 翻到第 4 章末尾，4.6 节标题下只有一句话：This interactive part of the book is only available in the HTML version。再往后看，5.7、6.6、7.7 一直到 13.5，十二个习题小节一字不差都是这同一句。题目、数据、输入框全在网页版里，PDF 只留了个位置。

这本书是 Christoph Hanck、Martin Arnold、Alexander Gerber、Martin Schmelzer 合写的 Introduction to Econometrics with R，杜伊斯堡-埃森大学企业管理与经济学院计量经济学教席的课程材料，2024 年 2 月 13 日更新，PDF 408 页，网页按小节拆成 108 个页面，采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可，引用时注明四位作者与版本。

十二个习题页各配一组内嵌的 R 输入框，每个框 340 像素高，左边给数据和 Instruction（做什么），右边让读者自己写代码跑。逐页点下来是 2.3 十三个、3.8 十个、4.6 十五个、5.7 十五个、6.6 五个、7.7 六个、8.5 六个、9.5 两个、10.7 五个、11.5 八个、12.6 五个、13.5 七个，合计 97 个。

第 14 到 16 章讲时间序列，没有习题小节，直接以正文收尾。这张表最实际的用处是：想把一本书当练习册用，PDF 不够，得开网页版；只想要推导和例子，PDF 更省事，还能离线读。拿 PDF 做笔记、在网页上跑代码，是这本书比较顺的用法。

前言里定位写得很明确：an empirical companion to Stock and Watson (2015)。隔一段又补一句，this project is neither a comprehensive econometrics textbook nor is it intended to be a general introduction to R。两句话合起来意思是：理论推导回 Stock & Watson 的《Introduction to Econometrics》去看，R 语法本身另找入门，这本书只负责把前者的案例用 R 走一遍——怎么装数据、怎么估、输出里哪几行要读、结论怎么落在系数和标准误上。

所以它跟常见的「计量教材附 R 代码」不是一回事。那些书的正文仍然是理论，代码是配菜；这本正文就是代码与输出的组织，理论只保留够用的公式和假设，每个公式后面紧跟一段能跑的 R。写完一段就给结果，结果再回到假设上讲一句为什么是这个数。

前三章是准备：R 与 RStudio 的最短上手、概率论、用 R 把样本均值、t 检验、置信区间这些统计量重算一遍。第 4 到第 9 章是单方程回归的一条主线，从一元回归一路讲到非线性、交互项、以及一项研究在内部与外部有效性上会栽在哪里。第 10 章换面板，第 11 章讲二值因变量，第 12 章讲工具变量，第 13 章讲随机实验与准实验，最后四章处理时间序列，收在 VAR、单位根、协整与波动聚集上。

每章都嵌着 Key Concept 盒子，公式、假设、结论收在盒里，全书 72 个。复习时按盒子过一遍，比按页码重读快得多；第 6 章的 OLS 假设、第 9 章的有效性威胁、第 10 章的固定效应假设，都是各自一章里最该记住的那一块。

第 4 章第一个回归用的是 CASchools，加州学区数据，420 个观测，被解释变量是五年级阅读与数学的平均分，解释变量是学生教师比。书里给出的输出是 score = 698.93  2.2798 × STR，R 0.0512，回归标准误 18.58，残差自由度 418。书里紧接着写明，5.1% 的分数方差由学生教师比解释，然后照旧用这个例子往下讲最小二乘的假设。

第 10 章换 Fatalities，336 个观测、34 个变量，48 个州乘 7 年（1982 到 1988）的平衡面板，讲固定效应与时间固定效应。第 12 章用 CigarettesSW，48 个本土州 1985 到 1995 年的香烟消费与价格，取 1995 年截面，用销售税与实际价格构造工具变量。三个数据集都打包在 AER 包里，装一个包就能把这三章的例子跑起来，不用另外找数据。

书末的 Colophon 把环境列全了：R 4.3.1（2023-06-16）、macOS Ventura 13.
1、pandoc 3.1.
1、bookdown 0.36，以及 AER 1.2-10、plm 2.6-3、stargazer 5.2.3 这几个关键包的版本。用新版 R 跑之前先看一眼自己的 sessionInfo()，包之间版本差得远时，报错多半出在函数弃用而不是书上的代码。

代码与输出的排法也要留意：每个代码块下面，输出都以 #> 开头逐行注掉，全文这样的输出行有 2500 多行。复制时把 #> 行一起粘进控制台会直接报语法错，只复制代码块本身。这一点在 PDF 里靠视觉能分清，从网页复制时更容易连注释一起选上。

会写
R、只是没做过计量的，从 4.2 那节进最省时间：装载数据、lm() 估一个回归、summary() 看输出、把系数读成一句话，四步走完，再回头补第 2、3 章的概率与统计概念，读到的东西能立刻对上代码。反过来，完全没碰过 R 的，先做 1.2 那节十几页的上手，再进第 3 章，那章的每个统计量都配了对应函数，边读边敲不会卡住。

要按课程进度找对应章节的，10、12、13 三章的对应关系最清楚：面板、工具变量、实验与准实验，正好是本科计量后半段的三大块。只想抄一段能跑的代码交作业的，4.2 与 6.2 两节的代码块可以直接改用自己手上的数据，其余章节的例子都绑着 AER 里的数据集。

十六章节次、97 个练习框的分布、三个数据集的字段口径，还有网页版与 PDF 两个入口，都放在回帖里，回复就能看到。