Квадрат возраста в регрессии
При исследовании доходов населения, достаточно часто в экономической литературе можно встретить уравнения следующего рода: $Wage_i = \beta_0 +\beta_1 age_i + \beta_2 age_i^2 + \dots $ где $Wage_i$ — доход i-ого человека, $age_i$ — его возраст, $\beta_0, \beta_1, \beta_2$ — коэффициенты, которые могут быть оценены по реальным статистическим данным. Вместо многоточия может стоять множество других переменных, влияющих на доход.
- а)Как вы полагаете, зачем в одной модели использовать возраст и квадрат его величины? Какой наблюдающийся в реальности эффект можно описать таким образом?
- б)Как вы полагаете, какие значения могут принимать переменные $\beta_1, \beta_2$?
- в)Какие ещё переменные, по Вашему мнению, могут влиять на доход? Для каких из них может быть разумным использование не только самого показателя, но и квадрата этой величины?