r语言Wage数据集

Wage数据集是一个经济学的经典数据集，它记录了一个人的特征以及他们的工资信息。这个数据集通常用于探索工资与其他因素之间的关系。数据集中包含了以下变量：

1. 年龄（age）：被调查者的年龄。
2. 女性（female）：一个二元变量，代表是否为女性。
3. 教育年限（education）：被调查者的教育年限。
4. 工作年限（experience）：被调查者从事工作的年限。
5. 工会会员（union）：一个二元变量，代表是否为工会会员。
6. 行业（industry）：一个包含9个水平的分类变量，表示不同的行业。
7. 研究与开发（research）：一个二元变量，代表是否从事研究与开发工作。
8. 区域（region）：一个包含4个水平的分类变量，表示不同的区域。
9. 工资（wage）：被调查者的实际工资。

现在，请问有什么问题我可以帮助您解答的呢？

相关问题

r语言数据文件wages

R语言中的数据文件wages是一个示例数据集，用于演示和练习数据分析和统计建模。该数据集包含了关于工资和其他相关变量的信息。

wages数据集包含以下变量：
1. wage：工资，以美元为单位。
2. educ：受教育程度，以年为单位。
3. exper：工作经验，以年为单位。
4. tenure：在当前工作岗位上的工作年限，以年为单位。
5. nonwhite：是否为非白人，1表示是，0表示否。
6. female：是否为女性，1表示是，0表示否。
7. married：是否已婚，1表示是，0表示否。

你可以使用R语言的相关函数和包来加载和分析wages数据集，进行统计描述、可视化和建模等操作。

lm(wage~exper,data=wage)什么意思

这是一个简单的线性回归模型，目的是根据经验（exper）来预测工资（wage）。lm()函数是R语言中用于拟合线性回归模型的函数，它接受一个公式（formula）作为参数，公式的形式是"因变量 ~ 自变量"。在这个例子中，公式为"wage~exper"，表示工资（wage）是因变量，经验（exper）是自变量。数据集wage则是指定模型拟合所使用的数据。