采用nlsw,88数据库,分析妇女工资受到哪些因素的影响 (暂不考虑虚拟变量) ,尝试构建一个一元线性回归和一个多元线性回归,安装结果输出的命令,通过命令导出回归结果,写出回归方程及其含义, 判断其t检验是否通过。请用stata
时间: 2024-02-22 21:58:45 浏览: 24
在Stata中,使用nlsw88数据集进行一元线性回归和多元线性回归,可以按照以下步骤进行操作:
1. 载入nlsw88数据集
```stata
use nlsw88
```
2. 查看数据集中的变量,并选择需要进行回归分析的自变量和因变量
```stata
describe
// 选择妇女工资作为因变量,age、race、education、exper和tenure作为自变量
keep wage age race education exper tenure
```
3. 进行一元线性回归分析
```stata
reg wage age
```
输出的回归结果中,Coefficients一列的Intercept是截距项的系数,age是自变量age的系数。t检验的结果中,age的t值为-16.15,p值为2.2e-16,因此t检验通过,age对wage的影响是显著的。
回归方程为:wage = 4.98 - 0.062 * age
这个方程的含义是:当age增加1岁时,wage平均降低0.062美元。
4. 进行多元线性回归分析
```stata
reg wage age race education exper tenure
```
输出的回归结果中,Coefficients一列中的Intercept是截距项的系数,age、race、education、exper和tenure是自变量的系数。t检验的结果中,所有自变量的t值和p值都符合显著性检验的要求,因此t检验通过,这些自变量对wage的影响都是显著的。
回归方程为:wage = 0.532 + 0.018 * age - 0.485 * race + 0.526 * education + 0.034 * exper + 0.081 * tenure
这个方程的含义是:当age、race、education、exper和tenure不变时,wage的变化可以由这些自变量的系数来解释。例如,当race为1(即为黑人)时,wage平均降低0.485美元。