第一问简单粗暴一点就是假设等式右边所有的量初始值都是0
现在ros提高了50，那就是除了ros之外所有的量都是0，ros是50，代入方程，可得log（salary）=0.00024*50=0.012，此时，1.2%就是你的答案。
第二问问你需不需要包含ros，就是问你在回归方程里面ros对salary有没有影响、该不该把它作为独立的一个变量，也就是说，它的系数b3该不该为0.
然后作出假设，H0：b3=0和H1: b3≠0
此时只测试一个变量并且我们知道它的standard error，则我们使用t-test。
根据公式t-value=（回归方程里的b3-H0里的b3）÷b3的standard error，代入数字，即t-value=（0.00024-0）÷0.00054=0.44
根据题目，t的临界值是1.96>0.44，则不拒绝H0，也就是说，ros的系数可以为0。
如果一个变量系数为0，那么这个变量出不出现在这个式子里就没有什么意义了，毕竟无论它的取值是什么，系数为0最后结果都是0.
所以这个模型不包括ros
现在ros提高了50，那就是除了ros之外所有的量都是0，ros是50，代入方程，可得log（salary）=0.00024*50=0.012，此时，1.2%就是你的答案。
第二问问你需不需要包含ros，就是问你在回归方程里面ros对salary有没有影响、该不该把它作为独立的一个变量，也就是说，它的系数b3该不该为0.
然后作出假设，H0：b3=0和H1: b3≠0
此时只测试一个变量并且我们知道它的standard error，则我们使用t-test。
根据公式t-value=（回归方程里的b3-H0里的b3）÷b3的standard error，代入数字，即t-value=（0.00024-0）÷0.00054=0.44
根据题目，t的临界值是1.96>0.44，则不拒绝H0，也就是说，ros的系数可以为0。
如果一个变量系数为0，那么这个变量出不出现在这个式子里就没有什么意义了，毕竟无论它的取值是什么，系数为0最后结果都是0.
所以这个模型不包括ros
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