odev

Örnek3.1 Kolej Gpa’sının Belirleyicileri ödeviniz olarak da verdiğim kolej Gpa’sının belirleyicileri örneğinin datasını indirelim ve içinde bulunan değişkenlere göz atalım.

library(wooldridge)
data("ceosal1")
library(rmarkdown)
paged_table(ceosal1)

Maaş (Salary) Ortalama, en küçük ve en büyük değerler Ortalama maaş

mean(ceosal1$salary)

## [1] 1281.12

En küçük ve en büyük maaş

min(ceosal1$salary)

## [1] 223

max(ceosal1$salary)

## [1] 14822

Özsermaye (roe) Ortalama, en küçük ve en büyük değerler Ortalama özsermaye

mean(ceosal1$roe)

## [1] 17.18421

En küçük ve en büyük özsermaye

min(ceosal1$roe)

## [1] 0.5

max(ceosal1$roe)

## [1] 56.3

Örnek 2.3 SEKK regresyon doğrusu

lm(salary ~ roe, data = ceosal1)

## 
## Call:
## lm(formula = salary ~ roe, data = ceosal1)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)          roe  
##       963.2         18.5

Örnek 2.4 Ücret ve Eğitim Örneği okuyun (sayfa 34), rstudio ile örneği tekrarlayın, wage1 veri setini kullanın Ortalama ücret

mean(wage1$wage)

## [1] 5.896103

Örnek 2.4 Ücret ve Eğitim SEKK (ikinci yöntem)

lm(wage1$wage ~ wage1$educ)

## 
## Call:
## lm(formula = wage1$wage ~ wage1$educ)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)   wage1$educ  
##     -0.9049       0.5414

Örnek 2.5 Oylama Sonuçları ve Kampanya Harcamaları vote1 veri setini kullanın, örneği sayfa 35’den okuyun, tekrar edin.

data(vote1)
lm(vote1$voteA ~ vote1$shareA) 

## 
## Call:
## lm(formula = vote1$voteA ~ vote1$shareA)
## 
## Coefficients:
##  (Intercept)  vote1$shareA  
##      26.8122        0.4638

Örnek 2,6 İlk 15 CEO için teorik değerler ve artıklar tablosu

roe_15 <- ceosal1$roe[1:15]
roe_15

##  [1] 14.1 10.9 23.5  5.9 13.8 20.0 16.4 16.3 10.5 26.3 25.9 26.8 14.8 22.3 56.3

Örnek 2,6 İlk 15 CEO için teorik değerler ve artıklar tablosu aynı işlemi tablonun ikinci sütunu salary için de yapalım ve adına salary_15 diyelim

salary_15 <- ceosal1$salary[1:15]
salary_15

##  [1] 1095 1001 1122  578 1368 1145 1078 1094 1237  833  567  933 1339  937 2011

Örnek 2,6 İlk 15 CEO için teorik değerler ve artıklar tablosu

Tablo2_2 <- cbind(roe_15, salary_15)
Tablo2_2

##       roe_15 salary_15
##  [1,]   14.1      1095
##  [2,]   10.9      1001
##  [3,]   23.5      1122
##  [4,]    5.9       578
##  [5,]   13.8      1368
##  [6,]   20.0      1145
##  [7,]   16.4      1078
##  [8,]   16.3      1094
##  [9,]   10.5      1237
## [10,]   26.3       833
## [11,]   25.9       567
## [12,]   26.8       933
## [13,]   14.8      1339
## [14,]   22.3       937
## [15,]   56.3      2011