Создан заказ №2954260
4 мая 2018
Исследуется взаимосвязь уровня оплаты труда с полом возрастом и уровнем образования (от неполного среднего
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: сделать решение задач по статистике за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит решение задач пишите точно.
Фрагмент выполненной работы:
Исследуется взаимосвязь уровня оплаты труда с полом, возрастом и уровнем образования (от неполного среднего, квантифицуруемого как 1, до магистратуры, квантифицируемой как 5) наемных работников. Исходные данные (табл. 1) содержат информацию о 50 лицах, работавших на полную ставку, как результаты анкетирования. В исследование включены следующие переменные:
W – номинальная зарплата (у.е. за смену);
AGE – возраст работника, лет,
Постройте модель зависимости зарплаты сотрудника от возраста, пола и уровня образования наемных работников традиционным МНК.
Проведите тест (по Вашему выбору) на гетероскедастичностьмодели и получите оценки Уайта стандартных отклонений коэффициентов в МНК-оценивании. (работа была выполнена специалистами author24.ru)
Указание: стандартными ошибками в форме Уайта или состоятельными стандартными ошибками при наличии гетероскедастичности называют элементы вектора
При выявлении гетероскедастичности постройте адекватную модель с применением обобщенного МНК для прогнозирования ожидаемого уровня оплаты труда сотрудника.
Все расчеты первоначально осуществите с использованием формул матричного исчисления в EXCEL, а затем в GRETL (меню «Модель» и «Тесты»).
Таблица 1
№ W S AGE E1 E2 E3 E4 E5
1 10.44 0 19 1 0 0 0 0
2 13.52 0 20 1 0 0 0 0
3 19.12 0 21 1 0 0 0 0
4 20.28 0 25 1 0 0 0 0
5 14.63 0 26 1 0 0 0 0
6 23.5 0 30 1 0 0 0 0
7 19.49 0 37 1 0 0 0 0
8 23.04 0 37 1 0 0 0 0
9 16.82 0 41 1 0 0 0 0
10 24.95 0 47 1 0 0 0 0
11 28.02 0 49 1 0 0 0 0
12 23.02 0 51 1 0 0 0 0
13 22.75 0 53 1 0 0 0 0
14 9.96 0 18 0 1 0 0 0
15 14.16 0 20 0 1 0 0 0
16 9.24 0 22 0 1 0 0 0
17 15.65 0 23 0 1 0 0 0
18 16.7 0 24 0 1 0 0 0
19 21.1 0 25 0 1 0 0 0
20 19.98 0 26 0 1 0 0 0
21 14.1 0 26 0 1 0 0 0
22 20.32 0 29 0 1 0 0 0
23 15.96 0 32 0 1 0 0 0
24 17.07 0 37 0 1 0 0 0
25 13.04 0 39 0 1 0 0 0
26 27.76 0 42 0 1 0 0 0
27 27.63 0 57 0 1 0 0 0
28 33.14 0 60 0 1 0 0 0
29 13.94 0 19 0 0 1 0 0
30 15.56 0 22 0 0 1 0 0
31 22.41 0 26 0 0 1 0 0
32 15.51 0 27 0 0 1 0 0
33 21.52 0 27 0 0 1 0 0
34 27.81 0 27 0 0 1 0 0
35 21.47 0 29 0 0 1 0 0
36 18.54 0 30 0 0 1 0 0
37 21.2 0 31 0 0 1 0 0
38 22.7 0 31 0 0 1 0 0
39 31.82 0 32 0 0 1 0 0
40 21.68 0 32 0 0 1 0 0
41 60.31 0 33 0 0 0 0 1
42 28.11 0 34 0 0 0 0 1
43 27.05 0 34 0 0 0 0 1
44 19.52 0 35 0 0 0 0 1
45 24.93 0 37 0 0 0 0 1
46 28.79 0 37 0 0 0 0 1
47 16.37 0 39 0 0 0 0 1
48 31.1 0 39 0 0 0 0 1
49 22 0 40 0 0 0 0 1
50 23.26 0 42 0 0 0 0 1
Разобьем
Решение:
во всех 50 строках, то исключим этот показатель из модели.
На первом этапе представим модель со следующими регрессорами и регрессантом.
Таблица 1.1 – Моделирование с регрессантом W и регрессорами AGE и E1
№ W AGE E1
Регрессант Y Регрессор X1 Регрессор X2
1 10.44 19 1
2 13.52 20 1
3 19.12 21 1
4 20.28 25 1
5 14.63 26 1
6 23.5 30 1
7 19.49 37 1
8 23.04 37 1
9 16.82 41 1
10 24.95 47 1
11 28.02 49 1
12 23.02 51 1
13 22.75 53 1
14 9.96 18 0
15 14.16 20 0
16 9.24 22 0
17 15.65 23 0
18 16.7 24 0
19 21.1 25 0
20 19.98 26 0
21 14.1 26 0
22 20.32 29 0
23 15.96 32 0
24 17.07 37 0
25 13.04 39 0
26 27.76 42 0
27 27.63 57 0
28 33.14 60 0
29 13.94 19 0
30 15.56 22 0
31 22.41 26 0
32 15.51 27 0
33 21.52 27 0
34 27.81 27 0
35 21.47 29 0
36 18.54 30 0
37 21.2 31 0
38 22.7 31 0
39 31.82 32 0
40 21.68 32 0
41 60.31 33 0
42 28.11 34 0
43 27.05 34 0
44 19.52 35 0
45 24.93 37 0
46 28.79 37 0
47 16.37 39 0
48 31.1 39 0
49 22 40 0
50 23.26 42 0
Рис.1. Тест на нормальное распределение регрессанта W
Исследуем степень корреляционной зависимости между переменными. Для этого построим корреляционную матрицу, используя средства «Анализа данных». Корреляционная матрица приведена в таблице 1.2.
Таблица 1.2.
Столбец 1 Столбец 2 Столбец 3
Столбец 1 1
Столбец 2 0,451118 1
Столбец 3 -0,10801 0,136662 1
Из корреляционной матрицы следует, что зарплата сотрудника имеет слабую корреляционную связь с возарстом и практиески не зависит от уровня образования. Так же можем отметить отсутствие корреляционной зависимости между объясняющими (экзогенными) переменными, это может свидетельствовать об отсутствии в модели явления мультиколлениарности.
Построим многофакторную регрессионную модель, в которой зависимая переменная – Y зарплата сотрудника.
Определим коэффициенты уравнения регрессии.
Y = 0 + 1∙X1 + 2∙X2
Результаты множественной регрессии в численном виде представлены в табл. 1.3.
Таблица 1.3
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 9,788465 3,504286 2,793284 0,007525
Переменная X 1 0,379744 0,103161 3,681062 0,000598
Переменная X 2 -3,14101 2,343061 -1,34056 0,186508
Регрессионная статистика
Множественный R 0,482536
R-квадрат 0,232841
Нормированный R-квадрат 0,200195
Стандартная ошибка 7,199084
Наблюдения 50
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 739,308 369,654 7,132485 0,001972
Остаток 47 2435,86 51,82681
Итого 49 3175,168
Как следует из данных, полученных с помощью Excel методом наименьших квадратов, полученная многофакторная модель будет иметь вид:
Y = 9,788465 + 0,379744∙X1 -3,14101∙X2 (1.1)
(t) (2,793284) (3,681062) (-1,34056)
Уравнение (1.1) выражает зависимость зарплаты (Y) от возраста (Х1), уровня образования (Х2). Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других. В нашем случае зарплата увеличивается на 0,379744 ед. при увеличении возраста на 1 ед. при неизменности показателя образования; зарплата снижается на 3,14101 ед. при увеличении показателя образования на 1 ед. при неизменности показателя возраста. Случайное отклонение для коэффициента при переменной Х1 составляет 3,681062; при переменной Х2 – -1,34056; для свободного члена –2,793284.
Табличное значение критерия Стьюдента, соответствующее доверительной вероятности = 0,95 и числу степеней свободы v = n – m – 1 = 49; tкр...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
5 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Исследуется взаимосвязь уровня оплаты труда с полом возрастом и уровнем образования (от неполного среднего.jpg
2018-05-08 00:52
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор очень быстро сделала задание и расшифровала все четко ясно !!Буду обращатся к вам только!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
