6,10(i) holding exper (và các yếu tố trong u) cố định, chúng tôi có∆log(Wage) = β1∆educ + β3 (∆educ) exper = (β1 + β3) ∆educhoặc(Đăng nhập Δ (lương)) / Δeduc = (β1 + β3exper)Đây là sự thay đổi tương ứng gần đúng ở mức lương cho một năm thêm giáo dục(ii) H0: β3 = 0. Nếu chúng tôi nghĩ rằng giáo dục và kinh nghiệm tương tác tích cực-vì vậy mà những người có nhiều kinh nghiệm năng suất cao hơn khi được một năm của giáo dục-sau đó ⬬¬3 > 0 là lựa chọn thích hợp.(iii) phương trình ước tính làlog(Wage) = 5,95 +.0440 educ-.0215 exper +.00320 educ.exper (0,24) (. 0174) (. 0200) (. 00153) n = 935, R2 =.135, ¯R2 =.132Thống kê t vào các điều khoản tương tác là khoảng 2,13, đó cung cấp cho một giá trị p dưới đây.02 chống lại H1: ⬬¬3 > 0. Vì vậy, chúng tôi từ chối H0: ⬬¬3 = 0 chống lại H1: ⬬¬3 > 0 ở cấp độ 2%.(iv) chúng tôi viết lại phương trình như log(Wage) = β0 + θ1educ + β2exper + β3educ (exper-10) + uvà chạy hồi qui log(wage) educ, exper và educ (exper-10). Chúng tôi muốn hệ số ngày educ. Chúng tôi có được ¯θ1≈.0761 và se(¯θ1) ≈.0066. 95% CI cho 1θ là khoảng.063 để.089.
đang được dịch, vui lòng đợi..