Задание 2
Статистические данные содержат сведения о 44 случайным образом отобранных работниках сферы обслуживания.
Y зарплата в тысячах рублей
X стаж работы
female =1 для женщин, =0 для мужчин.
Кроме того, исследователи предположили, что в сфере обслуживания зарплата может за-висеть от внешней привлекательности. Поэтому они добавили переменные, характери-зующие внешность работника:
belav =1 для работников, чья внешняя привлекательность оценивалась исследовате-лями как ниже средней, =0 для других,
aver =1 для тех, чья внешность оценивалась как средняя, =0 других,
abovav =1 для сотрудников с внешностью выше среднего, =0 для других,
striking =1 для поразительно красивых сотрудников, =0 длядругих.
Исследователь оценил две модели, в каждой из которых зависимой переменной выступала переменная lnY:
(1) (2)
const -1,203 -0,887
(0, 712) (0,560)
X 0,151 0,162
(0,060) (0,055)
female 0,072 0,065
(0,029) (0,022)
belav - 0,384
(0,277)
abovav 0,199
(0,122)
striking 0,151
(0,035) -
R2 0,63 0,48
(а) Какая категория показателя «внешняя привлекательность» является эталонной для данной модели?
(б) Проинтерпретируйте коэффициенты при переменных belav и striking (коэффициент при belav незначим, коэффициент при striking значим)
(в) Влияет ли внешность на размер заработной платы? (Проведите тест для обоснования ответа)
(г) Проинтерпретируйте коэффициент при переменной female в модели (2) (коэффициент значим).
Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений).
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
Объем работы 4 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.