Consider a linear regression model exploring the determinants of wages:
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 | ||||
:— | —: | —: | ||||
|
|
73.26 | ||||
Prob
|
|
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R-squared |
|
|||||
Adj R-squared |
|
|||||
Root MSE |
|
|||||
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 predicted wage of a person with 12 years of schooling and 2 years of experience would be , on average.
( ) The predicted wage of a person with 12 years of schooling and 2 years of experience would be
Passo 1
Então, o exercício tem uma equação de regressão linear assim:
(com wage em dólares, educ em anos de estudo e exper em anos de experiência) e pede pra gente testar se, para alguém com 12 anos de estudo e 2 anos de experiência, a previsão de salário dá $972,34 em média.
Conteúdo: regressão linear e previsão de valor ajustado. Vamos precisar da fórmula de predição (valor ajustado) e dos coeficientes da tabela.
Conteúdo: regressão linear e previsão de valor ajustado. Vamos precisar da fórmula de predição (valor ajustado) e dos coeficientes da tabela.
Passo 2
A teoria diz que, numa regressão, o valor ajustado (ou predito) é
Da tabela,
,
e
. Então a gente só plugga educ = 12 e exper = 2.
Passo 3
Calculemos passo a passo:
-
-
- Some tudo com o intercepto:
Passo 4
O valor predito de $677,34 é bem diferente de $972,34. Logo, a afirmação de que o salário previsto seria $972,34 está errada.
Resposta
(F) A previsão correta é cerca de $677,34, não $972,34.