Utilizando a base de dados “wage1” do Wooldridge, transformamos as variáveis explicativas em decis.
wage1$exper_decil <- .bincode(wage1$exper,
breaks = quantile(wage1$exper, seq(0, 1, by = 0.1), na.rm = TRUE),
include.lowest = TRUE)
wage1$educ_decil <- .bincode(wage1$educ,
breaks = quantile(wage1$educ, seq(0, 1, by = 0.1), na.rm = TRUE),
include.lowest = TRUE)Gráfico com 2 eixos.
model1 <- lm(wage ~ educ_decil, data=wage1)
model2 <- lm(wage ~ educ_decil + exper_decil, data=wage1)
plot(x=wage1$educ_decil, y=wage1$wage)
abline(model1, col="red")
abline(model2, col="blue")## Warning in abline(model2, col = "blue"): only using the first two of 3
## regression coefficients
Modelo1 : Intercepto = 3.42, = 0.52 | var(erro) = 11.28
Modelo2 : Intercepto = 1.24, = 0.59, = 0.34 | var(erro) = 10.33
Correlação entre “educ_decil” e “exper_decil” = -0.197
A linha vermelha é resultado da regressão entre educação e salários.
A linha azul inclui a variável experiência.
No entanto, não conseguimos visualizar a variável experiência no gráfico.
Portanto, vamos adicionar mais um eixo.
Gráfico com 3 eixos.
plot3D_modelo<- persp3D(x=x1seq, y=x2seq, z=z1, colvar=z1, col=color,
xlab="experiência", ylab="educação",
zlab="salários (coef. linear)",
theta=35, xlim=c(1,10), ylim=c(1,10), zlim=c(0,20), scale=T, d=5, phi=25, expand=0.5, border=NULL, colkey = list(plot = FALSE), axes=T,
ticktype="detailed", nticks=5, bty="b2", pch=20, cex=2)
Observando o resultado do modelo 2 acima, qual o valor do quadrante mais azul do gráfico?
Qual o valor do quadrante mais vermelho?
Qual o valor esperado na variável salário de uma pessoa no decil 10 de experiência e no decil 6 de educação?
| exp/educ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2.19 | 2.78 | 3.38 | 3.97 | 4.57 | 5.16 | 5.76 | 6.35 | 6.95 | 7.55 |
| 2 | 2.53 | 3.13 | 3.72 | 4.32 | 4.91 | 5.51 | 6.11 | 6.70 | 7.30 | 7.89 |
| 3 | 2.88 | 3.47 | 4.07 | 4.67 | 5.26 | 5.86 | 6.45 | 7.05 | 7.64 | 8.24 |
| 4 | 3.23 | 3.82 | 4.42 | 5.01 | 5.61 | 6.20 | 6.80 | 7.39 | 7.99 | 8.58 |
| 5 | 3.57 | 4.17 | 4.76 | 5.36 | 5.95 | 6.55 | 7.14 | 7.74 | 8.33 | 8.93 |
| 6 | 3.92 | 4.51 | 5.11 | 5.70 | 6.30 | 6.89 | 7.49 | 8.08 | 8.68 | 9.28 |
| 7 | 4.26 | 4.86 | 5.45 | 6.05 | 6.64 | 7.24 | 7.83 | 8.43 | 9.03 | 9.62 |
| 8 | 4.61 | 5.20 | 5.80 | 6.39 | 6.99 | 7.59 | 8.18 | 8.78 | 9.37 | 9.97 |
| 9 | 4.95 | 5.55 | 6.15 | 6.74 | 7.34 | 7.93 | 8.53 | 9.12 | 9.72 | 10.31 |
| 10 | 5.30 | 5.90 | 6.49 | 7.09 | 7.68 | 8.28 | 8.87 | 9.47 | 10.06 | 10.66 |
valor esperado de uma pessoa no decil 10 de experiência e no decil 6 de educação
(Salário|exp=10, educ=6) = 1.24 + 0.59(6) +0.34(10) = 8.28