5.6 回帰分析(4) 操作変数法
linearmodelsをinstallする
pip install linearmodels (Relesed Mar 8,2021)
操作変数法(隠れた要因をあぶりだすための方法？)
データセットは教育歴の既婚女性の給与への効果に関するデータ
データセットの変数の意味 nlf 1 if in labor force, 1975 hours 労働時間 kidslt6 6歳未満の子供 kidsge6 6歳以上から18歳までの子供 age 女性の年齢 educ 教育年数 wage 賃金からの推定賃金 repwage 1976年のインタビューでrepwageが賃金を報告した hushrs 夫が働いた時間 husage 夫の年齢 huseduc 夫の学校教育の年 huswage 夫の時給 faminc 家族の収入 mtr 女性が直面している限界税率 motheduc 母親の学校教育の年 fatheduc 父の学校教育の年 unem unem. rate in county of resid. city =1 if live in SMSA exper actual labor mkt exper nwifeinc (faminc - wage*hours)/1000 lwage log(wage) expersq exper^2
通常の線形回帰
父親が教育を受けた年数を操作変数として分析をする
通常の回帰分析と操作変数による分析を比較巣r
