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2023年11月28日 (火)

[R]グループに対するダミー変数(性別)(「44の例題で学ぶ計量経済学」(オーム社)pp.231-232)

以下の表5.4(p.232)の値をCSV形式で入力したtable5_4.csvを、カレントディレクトリに置いておく。

 i,  sex,   xxi,  yyi
1, 女性, 255.5, 15.8
2, 女性, 259.7, 16.8
3, 女性, 385.3, 16.4
4, 女性, 286.5, 15.7
5, 女性, 302.1, 16.3
6, 女性, 317.8, 17.4
7, 女性, 321.5, 18.3
8, 女性, 393.0, 17.6
9, 女性, 393.7, 17.4
10, 女性, 289.2, 15.3
11, 男性, 352.2, 9.7
12, 男性, 367.1, 5.2
13, 男性, 276.9, 7.1
14, 男性, 348.4, 9.6
15, 男性, 277.8, 6.9
16, 男性, 386.5, 8.2
17, 男性, 337.7, 7.3
18, 男性, 219.2, 6.6
19, 男性, 330.2, 8.7
20, 男性, 395.8, 10.1

計算する。

> dtf <- read.csv("table5_4.csv")
> r <- lm(yyi ~ 1 + xxi, dtf, trimws(sex) == "女性")
> print(r$coefficients) # 女性だけ
(Intercept) xxi
13.722088020 0.009293487
> r <- lm(yyi ~ 1 + xxi, dtf, trimws(sex) == "男性")
> print(r$coefficients) # 男性だけ
(Intercept) xxi
3.5590101 0.0133088
> ddi <- ifelse(trimws(dtf$sex) == "女性", 1, 0)
> r <- lm(dtf$yyi ~ 1 + dtf$xxi + ddi)
> print(summary(r)) # 女性と男性
Call:
lm(formula = dtf$yyi ~ 1 + dtf$xxi + ddi)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.1720 -0.4944 -0.1475 0.7592 1.5878
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.19004 1.74965 2.395 0.0284 *
dtf$xxi 0.01139 0.00519 2.195 0.0423 *
ddi 8.85968 0.53539 16.548 6.45e-12 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.193 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9417, Adjusted R-squared: 0.9348
F-statistic: 137.2 on 2 and 17 DF, p-value: 3.234e-11

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