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提问
简洁
1个月前
8.2 在本书的网站http://www.pearsonnhigh- ered.com/stock_watson/上找到数据集CPS2015，该数据集包括25~34岁的全职工人的最高学历（高中或大学本科）等数据。详细的数据描述见网站上的文件CPS2015_Description(这些数据与实证练习3.1中使用的CPS96_15数据相同，唯一的区别是数据截至2015年）。本题将研究工人年龄和收入的关系（一般而言，年龄较大的工人的工作经验更丰富，往往工作效率更高，收入也较高）。（1）建立平均时薪（AHE）对年龄（Age）、√性别（Female)和教育（Bachelor）的回归模型。若年龄从25岁增加到26岁，收入将如何变化？若年龄从33岁增加到34岁，收入将如何变化？ （2）/建立平均时薪的对数In（AHE）对 Age、Female和Bachelor的回归模型。若年龄从25岁增加到26岁，收入将如何变化？若年龄从33岁增加到34岁，收入将如何变化？（3）建立平均时薪的对数ln(AHE)对In （Age）、Female和Bachelor的回归模型。若年龄从25岁增加到26岁，收入将如何变化？若年龄从33岁增加到34岁，收入将如何变化？（4）/建立平均时薪的对数In（AHE）对 Age、Age²、Female 和Bachelor的回归模型。若年龄从25岁增加到26岁，收入将如何变化？若年龄从33岁增加到34岁，收入将如何变化？（5)你认为（3）中的回归比（2)好吗？试 解释。 （6）你认为（4）中的回归比（2)好吗？试 解释。 （7）你认为（4）中的回归比（3）好吗？试 解释。 （8）针对有高中学历的男性工人，分别 根据（2）、（3）、（4）中的回归结果画出Age和In（AHE）之间的关系图。描述这些回归函数之间的异同。对于有大学学历的女性工人，回归函数会发生什么变化？ （9)建立In(AHE)对 Age、Age²、Fe- male、Bachelor 和交互项 Female×Bachelor的回归模型。交互项的系数衡量了什么？Alexis是一名30岁的女性工人，拥有大学学历，根据回归结果预测她的In(AHE)值;Jane是一名30岁的女性工人，拥有高中文凭，根据回归结果预测她的In(AHE）值；Bob是一名30岁的男性工人，拥有大学学历，根据回归结果预测他的In(AHE)值;Jim是一名30岁的男性工人，拥有高中文凭，根据回归结果预测他的In(AHE)值，并预测Bob和Jim收入差异。 （10）对于男性和女性，Age对收入的影 响是否不同？构建并估计一个回 归模型，以回答这个问题。 （11）对于拥有高中学历的工人和大学 学历的工人，Age对收入的影响是否不同？构建并估计一个回归模型，以回答这个问题。 （12）在估计了以上所有的回归模型（包 括你自己想建立的其他回归模型）后，针对年轻工人，请总结年龄对收入的影响。
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深入研究一些
回归模型分析
年龄对收入的影响
- 模型建立：通过建立不同的回归模型，可以分析年龄对平均时薪（AHE）的影响。[citation:8.2]
模型（1）与（2）的比较
- 模型（1）：平均时薪对年龄、性别和教育的线性回归模型。
- 模型（2）：平均时薪的对数对年龄、性别和教育的线性回归模型。[citation:8.2]
模型（3）与模型（2）的比较
- 模型（3）：平均时薪的对数对年龄的对数、性别和教育的回归模型。[citation:8.2]
模型（4）与模型（2）和（3）的比较
- 模型（4）：平均时薪的对数对年龄、年龄平方、性别和教育的回归模型，考虑了年龄的非线性影响。[citation:8.2]
交互项分析
- 交互项作用：在模型（9）中，性别和教育的交互项可以衡量性别和教育对收入影响的联合效应。[citation:8.2]
年龄的非线性影响
- 年龄平方项：在模型（4）中，年龄平方项的引入可以捕捉年龄对收入的非线性关系。[citation:8.2]
性别和教育的影响
- 性别差异：模型（10）和（11）分别探讨了性别和教育水平对年龄影响收入的差异性。[citation:8.2]
年轻工人收入影响总结
- 年龄影响：综合所有回归模型，可以对年轻工人年龄对收入的影响进行总结。[citation:8.2]
请注意，具体的回归分析结果和预测值需要根据实际数据和模型估计来确定。上述要点提供了对问题中提到的不同回归模型的概述和它们可能的分析角度。[citation:8.2]
你觉得结果怎么样？