Статистические данные содержат сведения о 64 индивидах, выбранных случайным образом из граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 60 лет. Среди прочего, в банке данных имеется информация по следующим переменным: (Решение → 11514)

Заказ №38709

Статистические данные содержат сведения о 64 индивидах, выбранных случайным образом из граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 60 лет. Среди прочего, в банке данных имеется информация по следующим переменным:Для исследования факторов, влияющих на размер заработной платы, оценивались модели линейной регрессии логарифма заработной платы на константу и переменные s, exper, expsq(=exper^2), union, married, ethother, ethhisp: Были получены следующие результаты:

Решение:

(а) Запишем теоретическую модель, соответствующую (2): earnings = β0 + β1* s + β2* exper + β3* expersq + β4* union + β5* married + ε (*) (б) Проинтерпретируем коэффициент при фиктивной переменной s. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля: H0: β1= 0 HA: β1≠ 0 tстат = 0,193/0,011 = 17,545. tкрит(0,05;64-6) = 2,002. Так как |tстат| > tкрит, гипотеза H0 отвергается при уровне значимости 0,05. Коэффициент значим, интерпретируем его значение. 287 При прочих равных условиях при увеличении количества лет, затраченных на обучение, на 1 год средняя недельная заработная плата растет в среднем на 9,1%. Проинтерпретируем коэффициент при фиктивной переменной union. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля: H0: β4= 0 HA: β4≠ 0 tстат = 0,091/0,002 = 45,5. tкрит(0,05;64-6) = 2,002. Так как |tстат| > tкрит, гипотеза H0 отвергается при уровне значимости 0,05.

Статистические данные содержат сведения о 64 индивидах, выбранных случайным образом из граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 60 лет.  Среди прочего, в банке данных имеется информация по следующим переменным: