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C3.3
1.log(salary)=4.62+.162log(sales)+.107log(mktval)
2
n=177,R=.299.
2.log(salary)=4.69+.161log(sales)+.098log(mktval)+.000036profits
2
n=177,R=.299.
Wecanfoundthattheprofitsarenegative,sowecannotuselogarithmic.logSalary=
4.68692+.09753log(marketvalue)+.161368log(Sales)+.00004profits.Ifwe
keepotherfactorsconstant,theprofitsincrease1000,log(salary)justincrease0.4,so
wecangetthatprofitshassmalleffectonthesalary.Wecanneglectthisvariable.
3.log(salary)=4.56+.162log(sales)+.102log(mktval)+.000029profits
+.012ceoten
2
n=177,R=.318.
Wegetifotherskeepconstant,theceotenincrease100%,thesalaryincrease1.2%.
4.Thesamplecorrelationweenlog(mktval)andprofitsis0.7769,sotheyare
highlycorrelated.
ThiscausesnobiasintheOLSestimators,althoughitcancausetheirvariancesto
belarge.
C3.7
1.
math10=-20.361+6.230log(expend)-0.305lnchprg
2
N=408,R=0.180
Theslopecoefficientsmeanshigherexpensewillincreasetheratetopass,while
higherpovertywilldecreasetheratetopass.
2.Whenalltvariablesaresetto0,thevalueofthedependentvariableis
intercept.Settinglnchprg=0makessense,whentheschoolsarelow
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