Найди решение своей задачи среди 1 000 000 ответов
Крупнейшая русскоязычная библиотека студенческих решенных задач
Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Анализируется множественная линейная регрессия: Y(i) = 41984 + 10667X1(i) + 20575 X2(i) + 857 X3(i) где Y – средняя зарплата, руб. некоторой проффесиональной категории (объясненное значение); X1 – пол (0 = женщина, 1 = мужчина); X2 – наличие высшего образования (1 = есть, 0 = нет); X3 – возраст (лет). Стандартные ошибки коэффициентов регрессии составили: SE(β0) = 16767 SE(β1) = 3709 SE(β2) = 9409 SE(β3) = 362 17.1) Укажите значимость (1%, 5% или 10% по двустороннему критерию) каждого коэффициента регрессии. 17.2) Какой средний доход предсказывает эта регрессия для "Женщины с высшим образованием 43 лет"? Считаем, что количество наблюдений достаточно большое, при оценке значимости коэффициентов можно воспользоваться критическими значениями нормального распределения.
Нужна помощь по теме или написание схожей работы? Свяжись напрямую с автором и обсуди заказ.
В файле вы найдете полный фрагмент работы доступный на сайте, а также промокод referat200 на новый заказ в Автор24.