Для набора данных sleep75 рассмотрим линейную регрессию
sleep на totwrk, age, south, male, smsa, yngkid,
marr.
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
sleep
-----------------------------------------------
totwrk -0.169***
(0.018)
age 2.689*
(1.469)
south 101.568**
(41.837)
male 87.669**
(35.104)
smsa -54.748*
(33.123)
yngkid -13.962
(50.341)
marr 31.211
(42.233)
Constant 3450.913***
(80.726)
-----------------------------------------------
Observations 706
R2 0.131
Adjusted R2 0.123
Residual Std. Error 416.296
F Statistic 15.064***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим трёх людей с характеристиками
========================================
totwrk age south male smsa yngkid marr
----------------------------------------
1 2150 37 0 1 1 0 1
2 1950 28 1 1 0 1 0
3 2240 26 0 0 1 0 0
----------------------------------------Вычислите прогноз для каждого человека. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 3251.19
2 3371.93
3 3087.52
---------Для набора данных sleep75 рассмотрим линейную регрессию
sleep на totwrk, age, age2, south, male.
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
sleep
-----------------------------------------------
totwrk -0.167***
(0.018)
age -6.255
(11.191)
I(age2) 0.109
(0.134)
south 114.547***
(40.637)
male 90.457***
(34.257)
Constant 3613.995***
(218.433)
-----------------------------------------------
Observations 706
R2 0.128
Adjusted R2 0.121
Residual Std. Error 416.558
F Statistic 20.488***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим трёх людей с характеристиками
=======================
totwrk age south male
-----------------------
1 2160 32 1 0
2 1720 24 0 1
3 2390 44 0 1
-----------------------Вычислите прогноз для каждого человека. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 3279.28
2 3329.88
3 3241.13
---------Для набора данных wage2 рассмотрим линейную регрессию
log(wage) на age, IQ, south, married, urban.
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
log(wage)
-----------------------------------------------
age 0.021***
(0.004)
IQ 0.008***
(0.001)
south -0.099***
(0.027)
married 0.201***
(0.040)
urban 0.175***
(0.028)
Constant 4.974***
(0.165)
-----------------------------------------------
Observations 935
R2 0.200
Adjusted R2 0.195
Residual Std. Error 0.378
F Statistic 46.346***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим трёх людей с характеристиками
=============================
age IQ south married urban
-----------------------------
1 36 105 1 1 1
2 29 123 0 1 0
3 25 112 1 0 1
-----------------------------Вычислите прогноз зарплаты для каждого человека. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 941.05
2 869.57
3 646.13
---------Для набора данных wage1 рассмотрим линейную регрессию
log(wage) на exper, exper2, female, married,
smsa.
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
log(wage)
-----------------------------------------------
exper 0.037***
(0.006)
I(exper2) -0.001***
(0.0001)
female -0.363***
(0.040)
married 0.144***
(0.045)
smsa 0.273***
(0.044)
Constant 1.250***
(0.061)
-----------------------------------------------
Observations 526
R2 0.293
Adjusted R2 0.287
Residual Std. Error 0.449
F Statistic 43.168***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим трёх людей с характеристиками
===========================
exper female married smsa
---------------------------
1 5 1 1 1
2 26 0 0 1
3 38 1 1 0
---------------------------Вычислите прогноз зарплаты для каждого человека. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 4.32
2 6.10
3 2.70
---------Для набора данных Labour рассмотрим линейную регрессию
log(output) на log(capital), log(labour).
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
log(output)
-----------------------------------------------
log(capital) 0.208***
(0.017)
log(labour) 0.715***
(0.023)
Constant -1.711***
(0.097)
-----------------------------------------------
Observations 569
R2 0.838
Adjusted R2 0.837
Residual Std. Error 0.478
F Statistic 1462.078***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим три фирмы с характеристиками
================
capital labour
----------------
1 2.970 85
2 10.450 60
3 3.850 105
----------------Вычислите прогноз выпуска для каждой фирмы. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 5.43
2 5.50
3 6.67
---------Для набора данных Labour рассмотрим линейную регрессию
log(output) на log(capital), log(labour),
log2(capital), log2(labour).
Результаты оценивания:
===============================================
Зависимая переменная
---------------------------
log(output)
-----------------------------------------------
log(capital) 0.183***
(0.017)
log(labour) 0.515***
(0.083)
I(log(capital)2) 0.023***
(0.005)
I(log(labour)2) 0.020**
(0.010)
Constant -1.304***
(0.189)
-----------------------------------------------
Observations 569
R2 0.855
Adjusted R2 0.854
Residual Std. Error 0.452
F Statistic 834.240***
===============================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Рассморим три фирмы с характеристиками
================
capital labour
----------------
1 22.140 407
2 7.320 197
3 0.670 31
----------------Вычислите прогноз выпуска для каждой фирмы. Ответ округлите до 2-х десятичных знаков.
Ответ
=========
Прогноз
---------
1 27.12
2 11.36
3 1.88
---------