Inclease in log(wage) if experience

Inclease in log(wage) if experience increases by 3 years
where standard errors appear in parentheses below the estimated coefficients. We will follow
this

convention throughout the text. This equation can be used to test whether the
return to exper, controlling for educ and tenure, is zero in the population, against the alternative
that
it
is
positive.
Write
this
as
H
0
:

exper
 0 versus H
1
:

exper
0. (In applications,
indexing a parameter by its associated variable name is a nice way to label parameters, since
the numerical indices that we use in the general model are arbitrary and can cause confusion.)
Remember
that



denotes the unknown population parameter. It is nonsense to
write “H
0
exper
: .0041  0” or “H
0
ˆ
:

 0.”
Since we have 522 degrees of freedom, we can use the standard normal critical values.
exper
The 5% critical value is 1.645, and the 1% critical value is 2.326. The t statistic for


and so

ˆ
exper
t
ˆ
exper


 .0041/.0017  2.41,
, or exper, is statistically significant even at the 1% level. We also say that
“


ˆ
exper
is statistically greater than zero at the 1% significance level.”
The estimated return for another year of experience, holding tenure and education
fixed, is not large. For example, adding three more years increases log(wage) by 3(.0041) 
ˆ
exper

.0123, so wage is only about 1.2% higher. Nevertheless, we have persuasively shown that
the partial effect of experience is positive in the population.
is

Kết quả (Việt) 1:

Inclease trong log(wage) nếu kinh nghiệm tăng 3 tuổivị trí tiêu chuẩn lỗi xuất hiện trong ngoặc đơn bên dưới các hệ số ước tính. Chúng tôi sẽ làm theoĐiều nàyHội nghị trong suốt các văn bản. Phương trình này có thể được sử dụng để thử nghiệm cho dù cácquay trở lại exper, kiểm soát cho educ và nhiệm kỳ, là số không trong dân, chống lại việc thay thếmànólàtích cực.ViếtĐiều nàynhưH0:
exper 0 so với H1:
exper 0. (trong các ứng dụng,đánh chỉ mục một tham số theo tên biến liên kết là một cách tốt đẹp để nhãn tham số, kể từCác chỉ số số mà chúng tôi sử dụng trong các mô hình tổng quát được tùy ý và có thể gây nhầm lẫn.)Nhớmà
biểu thị các tham số dân không rõ. Nó là vô nghĩa đểviết "H0exper :.0041 0" hay"H0LIÊN:
 0.”Kể từ khi chúng tôi có 522 bậc tự do, chúng tôi có thể sử dụng tiêu chuẩn giá trị quan trọng bình thường.exper 5% giá trị quan trọng là 1.645, và 1% giá trị quan trọng là 2.326. Thống kê t cho
và như vậyLIÊNexpertLIÊNexper
.0041/.0017 2,41,, hoặc exper, là ý nghĩa thống kê thậm chí còn ở mức 1%. Chúng tôi cũng nói rằng“
LIÊNexper là thống kê lớn hơn 0 ở mức 1% ý nghĩa."Trở về các ước tính cho một năm kinh nghiệm, đang nắm giữ nhiệm kỳ và giáo dụccố định, không phải là lớn. Ví dụ, thêm ba năm tăng log(wage) bởi 3(.0041)LIÊNexper .0123, do đó, mức lương chỉ là khoảng 1,2% cao hơn. Tuy nhiên, chúng tôi persuasively Hiển thị màcó hiệu lực một phần của kinh nghiệm là tích cực trong dân số.là

Kết quả (Việt) 2:

Inclease trong log (lương) nếu kinh nghiệm tăng thêm 3 năm
hợp sai số chuẩn xuất hiện trong ngoặc đơn bên dưới các hệ số ước tính. Chúng tôi sẽ theo
này ước suốt văn bản. Phương trình này có thể được sử dụng để kiểm tra xem trở về với exper, kiểm soát cho educ và nhiệm kỳ, là zero trong nhân dân, chống lại sự thay thế mà nó là tích cực. Viết này là H 0: exper? 0 so với H 1: exper 0. (Trong các ứng dụng, lập chỉ mục một tham số của tên biến liên quan của nó là một cách tốt đẹp để gắn nhãn cho các thông số, kể từ khi các chỉ số số mà chúng tôi sử dụng trong mô hình nói chung là tùy ý và có thể gây ra sự nhầm lẫn.) Ghi đó? Biểu thị các tham số chưa biết. Thật là vô lý để viết "H 0 exper: 0,0041? 0 "hoặc" H 0:?? 0. "Từ khi chúng tôi có 522 bậc tự do, chúng ta có thể sử dụng các giá trị quan trọng tiêu chuẩn bình thường. EXPER Các giá trị 5% trọng là 1.645, và các giá trị 1% quan trọng là 2,326. Các số liệu thống kê cho t? Và như vậy? Exper t exper?? 0,0041 / 0,0017? 2.41, hoặc exper, là ý nghĩa thống kê, ngay cả ở mức 1%. Chúng tôi cũng nói rằng "? Exper là thống kê lớn hơn số không ở mức ý nghĩa 1%." Sự trở lại ước tính cho một năm kinh nghiệm, nắm giữ quyền sở hữu và giáo dục cố định, không phải là lớn. Ví dụ, thêm ba năm nữa tăng log (lương) bằng 3 (0,0041)? Exper 0,0123, do đó lương cao chỉ khoảng 1,2%. Tuy nhiên, chúng tôi đã thuyết phục cho thấy hiệu quả một phần của kinh nghiệm là dương tính trong dân số. Được