Consider a linear regression model exploring the determinants of wages:
wa>= =beta0+beta1 educ +beta2 exper +u
where wage is measured in US dollars; educ is measured as years of schooling; and exper is measured as years of work experience.
Source SS df MS
Model 20747023.1 2 10373511.5
Residual 131969145 932 141597.795
Total 152716168 934 163507.675
Number of obs = 935
:— —: —:
F(2, 932) = 73.26
Prob >F =0.0000
R-squared =0.1359
Adj R-squared =0.1340
Root MSE =376.29
wage Coef. Std. Err. t P>\\|t\\| [95\% Conf. Interval]
—: —: —: —: —: —: —:
educ 76.21639 6.296604 12.10 0.000 63.85922 88.57355
exper 17.63777 3.161775 5.58 0.000 11.43275 23.84279
_cons -272.5279 107.2627 -2.54 0.011 -483.0323 -62.02344
Based on the regression output table, state whether the following sentences are true ( T ) or false (F):
( ) The intercept has no logical economic interpretation.

Passo 1

Beleza, o enunciado tá perguntando se a frase “O intercepto não tem interpretação econômica lógica” é verdadeira (T) ou falsa (F). O modelo é
wa>= = beta0 + beta1,educ + beta2,exper + u
Conteúdo: interpretação do intercepto em regressão linear. Vamos usar a definição teórica de intercepto para responder.

Passo 2

Teoria: em regressão linear, o intercepto E[Ymid X1=0,X2=0]=beta0 é o valor esperado de quando todas as variáveis explicativas valem zero. Em fórmulas:

Ou seja, é a previsão do salário quando educ = 0 e exper = 0.

Passo 3

Aplicando ao nosso modelo:
(que no output vale –272.5279) é o salário previsto para uma pessoa com zero anos de educação e zero anos de experiência.
– Mesmo que na prática nenhuma pessoa tenha exatamente 0 anos de ambas, isso não significa que a interpretação não exista. É só o ponto de referência da reta de regressão.

Passo 4

Conclusão lógica: o intercepto TEM interpretação econômica (é o salário “base” no ponto educ=0, exper=0). Mesmo que não seja realista na amostra, ele é perfeitamente interpretável.

Resposta

F (falso)

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