model<-lm(wage~hours,data=wage)什么意思

这是另一个线性回归模型的拟合过程。在这个模型中，我们使用工作时长（hours）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~hours"，表示工资（wage）是因变量，工作时长（hours）是自变量。数据集wage则是指定模型拟合所使用的数据。将该模型赋值给`model`变量，可以方便后续对模型进行进一步分析或预测。

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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。

reg2 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience,data = lwe,se_type = "stata") reg3 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience + I(experience^2),data = lwe,se_type = "stata")如何使用假设检验来选择更适合的模型

您可以使用F检验来比较reg2和reg3模型之间的拟合程度。如果F检验的p值低于显著性水平（例如0.05），则意味着添加I(experience^2)这一项在统计上是显著的，即更复杂的reg3模型更适合数据。否则，如果p值较高，说明不需要添加I(experience^2)这项，较简单的reg2模型更适合数据。