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):
( ) For each additional year of schooling, there is an estimated increase on predicted wage of 76.22 dollars, on average.

Passo 1

Beleza, temos um modelo de regressão linear que prevê o salário (wage) a partir de anos de escolaridade (educ) e anos de experiência (exper):
wa>= = beta0 + beta1,educ + beta2,exper + u
Nos dão a saída do Stata com o coeficiente de educ igual a 76.21639. A pergunta é se a frase “Para cada ano extra de escolaridade, o salário previsto aumenta em US$ 76,22, em média” é verdadeira (T) ou falsa (F). Precisamos, basicamente, interpretar o coeficiente .

Passo 2

Na teoria de regressão linear, o coeficiente beta1 = De=]De de uma variável explicativa (aqui, educ) mede a variação média na variável dependente (wage) quando a variável explicativa aumenta em uma unidade, mantendo tudo o mais constante. Ou seja:
No nosso caso, . Isso significa que, ceteris paribus (mantendo a experiência fixa), cada ano adicional de escolaridade eleva o salário previsto em aproximadamente US$ 76,21639.

Passo 3

Agora, o enunciado arredondou esse número para US$ 76,22. Como 76.21639 ≈ 76.22 (arredondando para duas casas decimais), a frase está capturando certinho o sentido do coeficiente.

Resposta

T (Verdadeiro)

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