Данный материал представляет собой сборник практических заданий по эконометрике с использованием языка программирования R. В статье рассматриваются методы построения регрессионных моделей на базе наборов данных wage1 и sleep75, проведение RESET-теста для проверки спецификации модели, а также интерпретация статистически значимых коэффициентов. Материал включает программный код, результаты вычислений и методические указания по анализу полученных данных.
1. Анализ данных и расчеты
1.1
Ответ: 2.988 (FРаспобр)
1.2
1.3
1.4
2. Дополнительные показатели
2.1
ВИФ
2.2
2.3
3. Статистические вычисления
3.1
3.2
Ответ: 0,9426
3.3
Ответ: (вроде) 18,4406
3.4
Q3: RESET-тест
Ниже представлен код для анализа набора данных wage1 с использованием языка R.
---
title: "RESET-тест"
output:
html_document:
df_print: paged
---
{r, warning=FALSE, message=FALSE, echo=FALSE}
library(stargazer)
library(lmtest)
library(wooldridge)
data(wage1)
Для набора данных wage1 рассмотрим несколько регрессий:
{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
wage.eq.1 <- lm(formula=log(wage)~exper+female+married+smsa, data=wage1)
wage.eq.2 <- update(wage.eq.1, formula. = ~.+I(exper^2))
wage.eq.3 <- update(wage.eq.1, formula. = ~.+I(exper^2)+exper:female+I(exper^2):female)
wage.eq.4 <- update(wage.eq.1, formula. = ~.+I(exper^2)-female)
my.digits <- 3
stargazer(wage.eq.1, wage.eq.2, wage.eq.3, wage.eq.4, type='text', df=FALSE,
digit.separator='', digits=my.digits)
Для регрессии №3 приведены результаты RESET-теста:
{r}
resettest(wage.eq.3, power = 2:4)
Какие можно сделать выводы? Приведите необходимое критическое значение.
Q2 и Q1: Анализ уравнения сна
Q2 (5 номер Камилла)
Q1 (5 номер Никита)
Скрипт:
---
title: "Sleep Equation"
output:
html_document:
df_print: paged
---
{r, warning=FALSE, message=FALSE, echo=FALSE}
library(stargazer)
library(lmtest)
library(wooldridge)
data(sleep75)
Для набора данных sleep75 рассмотрим несколько регрессий:
{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
sleep.eq.1 <- lm(formula=sleep~totwrk+age+south+male+smsa, data=sleep75)
sleep.eq.2 <- update(sleep.eq.1, formula. = ~.+age:south)
sleep.eq.3 <- update(sleep.eq.1, formula. = ~.+age:male)
sleep.eq.4 <- update(sleep.eq.1, formula. = ~.+age:smsa)
my.digits <- 3
stargazer(sleep.eq.1, sleep.eq.2, sleep.eq.3, sleep.eq.4, type='text', df=FALSE,
digit.separator='', digits=my.digits)
Дайте интерпретацию значимым коэффициентам второй регрессии.
Q4 и Q5
Q4
Q 5
