Создан заказ №3841900
8 апреля 2019
Статистические данные содержат сведения о 32 индивидах выбранных случайным образом из граждан США
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать решение задач по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
Статистические данные содержат сведения о 32 индивидах, выбранных случайным образом из граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 73 лет.
Среди прочего, в банке данных имеется информация по следующим переменным:
Количественные переменные
earnings недельная заработная плата (средняя, в долларах)
age возраст (в год опроса)
s количество лет, затраченных на образование
exper
общий стаж работы (в годах)
Дамми-переменные
married =1 для проживающих с партнером, =0 для одиноких
union =1 для состоящих в профсоюзе, =0 для не состоящих в профсоюзе,
ethblack
=1 для чернокожего населения, =0 для других
ethhisp
=1 для индивидов, происходящих из Латинской Америки, =0 для других
ethasia
=1 для выходцев из стран восточной и юго-восточной Азии, =0 для других
ethother =1 для населения, не относящегося к чернокожему населению, к выходцам из юго-восточной Азии и к происходящим из Латинской Америки, =0 для ethblack, ethasia и ethhisp. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Назовем эту категорию «other».
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, ethblack, ethother, ethhisp:
Были получены следующие результаты:
(1) (2)
const
5,328
(0,031) 4,887
(1,569)
s 0,089
(0,002) 0,074
(0,001)
exper
0,051
(0,004) 0,044
(0,003)
expersq
-0,0008
(0,0001) -0,0006
(0,0001)
union 0,131
(0,012) 0,140
(0,017)
married -0,012
(0,009) -0,008
(0,009)
ethblack
-0,115
(0,112) -
ethhisp
0,024
(0,016) -
ethother
0,009
(0,004) -
R2 0,84 0,75
(а) Запишите теоретическую модель.
(б) Проинтерпретируйте коэффициенты при факторах s, union и married в модели (2) (предварительно необходимо проверить их значимость).
(в) Какая категория переменной «Этническое происхождение» является эталонной в этой задаче?
(г) Проинтерпретируйте коэффициенты при переменных ethblack и ethother (предварительно необходимо проверить их значимость).
(д) Влияло ли этническое происхождение на размер заработной платы?
Решение:
(а) Запишите теоретическую модель.
Запишем теоретическую модель, соответствующую (1):
ln(earnings) = β0 + β1*s + β2*exper + β3*exper2 + β4*union + β5*married + β6*ethblack + β7*ethhisp + β8*ethother + ε (*)
Число степеней свободы = размер выборки – число оцениваемых коэффициентов модели = 32 – 9 = 23.
Запишем теоретическую модель, соответствующую (2):
ln(earnings) = β0 + β1*s + β2*exper + β3*exper2 + β4*union + β5*married + ε (**)
Число степеней свободы = размер выборки – число оцениваемых коэффициентов модели = 32 – 6 = 26.
(б) Проинтерпретируйте коэффициенты при факторах s, union и married в модели (2) (предварительно необходимо проверить их значимость).
Проинтерпретируем коэффициент при переменной s. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля:
H0: β1 = 0
HA: β1 ≠ 0
.
tкрит(0.05, 26) = 2,06.
Так как |tстат| > tкрит, гипотеза H0 отвергается при уровне значимости 0,05.
Коэффициент значим, интерпретируем его значение.
При увеличении количества лет, затраченных на образование на 1 год средняя недельная заработная плата увеличивается в среднем на 7,4% при прочих равных (то есть при сравнении граждан с одинаковым общим стажем работы, для состоящих в профсоюзе или для тех, кто не состоит в профсоюзе, для проживающих с партнером, либо для одиноких).
Проинтерпретируем коэффициент при переменной union. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля:
H0: β4 = 0
HA: β4 ≠ 0
.
tкрит(0.05, 26) = 2,06.
Так как |tстат| > tкрит, гипотеза H0 отвергается при уровне значимости 0,05.
Коэффициент значим, интерпретируем его значение.
Так как переменная union принимает значение 1 для состоящих в профсоюзе, 0 для не состоящих в профсоюзе, интерпретация такая: для граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 73 лет, состоящих в профсоюзе средняя недельная заработная плата больше в среднем на 14%, чем для не состоящих в профсоюзе при прочих равных (то есть при сравнении граждан с одинаковым количеством лет, затраченных на образование, с одинаковым общим стажем работы, для проживающих с партнером, либо для одиноких).
Проинтерпретируем коэффициент при переменной married. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля:
H0: β5 = 0
HA: β5 ≠ 0
.
tкрит(0.05, 26) = 2,06.
Так как |tстат| < tкрит, гипотеза H0 не отвергается при уровне значимости 0,05.
Коэффициент не значим, интерпретируем его значение.
Так как переменная married принимает значение 1 для проживающих с партнером, 0 для одиноких, интерпретация такая: для граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 73 лет, проживающих с партнером средняя недельная заработная плата такая же, как и у одиноких при прочих равных (то есть при сравнении граждан с одинаковым количеством лет, затраченных на образование, с одинаковым общим стажем работы, для состоящих в профсоюзе или для тех, кто не состоит в профсоюзе).
(в) Какая категория переменной «Этническое происхождение» является эталонной в этой задаче?
Так как в модели (1) отсутствует фиктивная переменная ethasia, она является эталонной категорией переменной «Этническое происхождение» в модели (1).
(г) Проинтерпретируйте коэффициенты при переменных ethblack и ethother (предварительно необходимо проверить их значимость).
Проинтерпретируем коэффициент при переменной ethblack. Для этого сначала проверим значимость отличия этого коэффициента от нуля:
H0: β6 = 0
HA: β6 ≠ 0
.
tкрит(0.05, 23) = 2,07.
Так как |tстат| < tкрит, гипотеза H0 не отвергается при уровне значимости 0,05.
Коэффициент не значим, интерпретируем его значение.
Так как переменная ethblack принимает значение 1 для чернокожего населения, 0 для других, интерпретация такая: для чернокожих граждан США, имевших в 1980 г. возраст от 16 до 73 лет, средняя недельная заработная плата такая же, как и у представителей эталонной категории, т.е...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
9 апреля 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Статистические данные содержат сведения о 32 индивидах выбранных случайным образом из граждан США.jpg
2019-04-12 20:23
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Быстро, качественно, со всеми пояснениями,все доступным языком разъяснено.
Оптимальный вариант для тех, у кого мало времени, но хочется в кратчайшие сроки сдать качественную работу и самому понять решение)
Советую автора!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
