he leute, was habt ihr den bei Punkt 3 (Beschreiben Sie den Einfluss der Erklärungsvariablen auf den log-Lohn bzw. den Lohn im ausgewählten Modell) geschrieben?
Druckbare Version
he leute, was habt ihr den bei Punkt 3 (Beschreiben Sie den Einfluss der Erklärungsvariablen auf den log-Lohn bzw. den Lohn im ausgewählten Modell) geschrieben?
Hallo, wär vielleicht jemand so nett und könnte mir sagen was das in Worten bedeutet:
Call:
lm(formula = log(wage) ~ gender, data = PSID1982)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.2720 -0.2468 0.0206 0.2542 1.5188
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 7.01818 0.01825 384.494 < 2e-16 ***
genderfemale -0.42661 0.05947 -7.173 2.38e-12 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.4082 on 550 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.08555, Adjusted R-squared: 0.08389
F-statistic: 51.46 on 1 and 550 DF, p-value: 2.376e-12
was ist den wenn das hier genderfemale -0.42661 ein minus ist?
Danke und sorry für meine doofen Fragen
Meiner Meinung nach nimmt der log-Lohn um -0.42661 ab, wenn es sich bei der Person um eine Frau handelt. "Logisch", Frauen verdienen ja bekanntlich weniger.Zitat:
Zitat von csag4726
Und das ist der Einfluss der Variable "genderfemale" auf den log-Lohn, um die Frage von Daniel4362 zu beantworten.
ah danke, sehr nett, war mir mit dem minus jetzt irgendwie nicht sicherZitat:
Zitat von mst52
Habt ihr auch dieses Modell?
log(wage)~gender+union+education+experience+I(expe rience^2)+union:education
Was macht ihr jetzt genau beim vierten Punkt mit dem education
..ich habs auch so nur ohne experience+I(experience^2) das hab ich nur geschätz (einzeln)..Zitat:
Zitat von csak3705
...keine Ahnung...
Dieses Modell sieht nicht schlecht aus.Zitat:
Zitat von csak3705
Bei dem Modell bekomme ich bei "unionyes" einen sehr hohen Wert mit 0.9. exp(0.9) gibt ja 2.36, was in unserem Fall ß*100 = 236% Zunahme des Lohnes wären?! Oder rechne ich hier falsch?
Was wir mit education anstellen müssen, ist mir auch noch nicht klar.
e^(0.9275040)-1*(100)=152.82%, gehts nicht so?
was machst du mit dem experience^2, was sagt das überhaupt aus?
Ich glaube er hat gesagt, dass wir die experience-Variable bei der Interpretation ignorieren können, da wir Quadratfunktionen nie behandelt haben.Zitat:
Zitat von csak3705
Es handelt sich bei uns ja um eine Semi-logarithmische Spezifikation und dort gilt 1+ß (falls ß klein) oder
Darum hätte ich gedacht man rechnet exp(0.9..)*100 ...Zitat:
Faustregel: Steigt/sinkt x absolut um eine Einheit, so steigt/sinkt y im
Mittel relativ um 100 · ß%.
wie interpretiert ihr unionyes:education
bin mir ziemlich sicher das es 152.82%, da es ja die differenz zu 100% ist