methode pour resoudre exo

demande aide pour resoudre un exo TP4_2013_Fonction_de_production_homardiers_2006.
merci

/bateau longueur jauge jour/pêche
4962 34 5 52
5320 42 15 48
6637 37 13 51
6648 37 5 50
5751 36 12 47
7545 34,1 9 49
6110 43 21 44
4736 37,06 14 48
5362 34,09 14 46
6402 44,03 20 45
5603 39,11 15 49
3801 36,01 13 43
5993 39,11 12 47
7599 39 14 44 T-test 0
2581 39,06 10 33
5676 36 13 52 t-crit (inf) 1,645
8845 43 19 48
7215 42 13 49
3078 33 10 56
4733 37 14 51
7630 41 14 50
4300 37 14 51
4490 37 13 53
5464 37 12 49
5608 38,08 15 50
4947 38 13 49
6527 34,11 13 50
1097 44 18 8
7714 37 11 48
7414 36,06 15 47
6666 37 13 45
5291 43 13 60
6098 39 13 48
391 40,11 14 3
4745 36,1 12 49
405 39,1 12 4
5454 36,05 14 47
7340 39,06 13 48
7421 39 14 50
5329 39,01 14 44
4123 36 10 51
5806 39,08 15 47
6368 37,06 14 50
6940 38,01 15 48
6993 41 13 50
6917 39,11 14 49
5140 38 11 46
5722 44,07 18 47
5645 38,04 13 48
6143 39 15 46
5728 39,06 15 48
4889 38 13 37
5965 38 14 46
10 39,1 13 1
5525 44,11 14 49
5345 34,1 12 52
7411 42,08 17 50
4911 36,08 11 53
7287 34,11 12 49
5750 37 13 47
4860 34,1 11 46
6415 39,11 13 47
5542 37,04 14 48
7239 34,11 11 48
6163 37 27 6
6091 39 12 48
6261 37 12 41
5976 34,1 12 51
2986 34 6 64
2432 34 5 63
4143 34,06 12 63
3236 27 2 57
5027 37 11 51
2952 34,1 5 58
4751 34,1 8 47
640 25,01 2 8
1169 30,04 5 16
770 18,06 1 7
5439 32 8 45
5861 35,02 10 50
146 19 2 2
134 31,06 6 5
366 18 2 4
29 26,04 2 1
7506 34,1 10 51
7155 39,09 13 47
3596 33 9 51
6172 33,03 10 53
4361 34,08 11 47
6289 34,11 12 46
311 17 1 2
6270 38 10 47
5567 29,11 6 49
6171 34,11 12 49
5834 37,04 13 47
5616 34,09 12 50
5778 33,05 10 48
5561 34,06 10 46
4843 34,07 9 46
5706 34,1 11 50
6448 34,1 12 49
5733 34,11 10 47
7042 34,09 9 47
5625 34,1 10 55
6166 34,1 11 53
3698 34,11 10 49
6205 33 9 49
8010 34,11 13 49
5806 34 10 49
7374 34,1 9 48
5352 34,1 12 46
9084 34,07 9 48
5802 34,06 9 49
6935 36,03 13 49
4857 34,07 11 53
5229 32,04 8 48
4902 36 11 48
6940 34 10 48
5991 34,06 10 48
4943 34,11 19 48
4258 34,09 11 53
7064 36 12 52
5649 34,1 10 45
1843 16 2 6
863 33,1 6 9
6622 39,1 13 52
443 19,04 2 5
1360 19,11 2 9
1113 20,04 2 42
6937 34,09 10 47
5977 31,1 7 49
2875 26 2 60
2107 21 3 53
7636 34 6 62
7376 34 6 68
7038 34,08 10 59
5150 34,09 10 50
3963 34,1 10 53
1511 16 2 7
4535 39,06 11 65
3098 34,11 6 62
6410 34,1 10 62
7636 39,1 13 49
1031 26 2 4
543 26 6 4
5784 39,11 15 50
4319 34,1 11 52
5743 39,11 14 48
595 16 2 11
4377 34,08 5 68
5003 21,06 2 4
5323 21 2 7
6695 34,1 10 48
5130 34,1 14 45
5793 34,1 9 48
4431 34,09 10 48
6001 34,1 11 48
6321 39,1 13 49
7310 31,06 9 64
470 30,06 7 5
5835 34,1 11 45
4608 34,11 12 49
3400 26 2 73
3801 24,11 2 67
6389 25,01 2 56
867 31 8 9
7937 43,11 16 51
6307 34,11 11 52
6307 34,11 11 50
4838 34,1 10 41
6058 39,1 13 47
5695 36 11 46
4630 34,09 10 47
7269 41,06 15 50
5737 34,1 10 49
4831 34,1 9 51
6377 39,1 13 49
8088 34,09 11 53
6031 34,05 12 49
4781 34,1 11 51
5662 40,03 13 47
12243 44 26 5
2900 42 14 49
7818 25,01 2 68
5603 40,05 12 46
4134 39,11 12 60
4154 25 2 66
2189 42 12 64
6841 37 15 48
6819 37,01 13 47
5199 34,1 14 49
6464 34,09 13 50
5975 34,09 13 49
6356 34,09 12 49
5247 25,04 7 51
6470 22,07 2 65
6101 34,1 11 48
7484 45,1 20 53
1974 25 2 67
6751 34,07 12 51
2811 25,03 2 51
5933 39,11 14 7
4877 34,09 12 50
4735 34,09 8 51
5498 22,07 2 54
6950 34,11 12 47
8963 25,03 2 68
6915 34,08 5 46
6104 34,1 5 50
7411 26 2 60
6157 26 3 63
586 25 2 4
4350 25,02 7 67
9107 34,11 12 51
6969 34,1 12 47
4244 34,06 5 49
5349 23 2 49
4662 34,1 5 59
4520 23 2 64
4796 34,11 12 71
5031 34,11 12 49
6493 34,11 11 49
6980 25 2 65
5043 34,11 8 45
5055 34,09 6 47
3688 34,1 13 51
6894 39 20 52
5638 34,1 8 52
3955 25 2 59
4781 34,11 12 51
1805 31 5 67
4994 34,1 5 50
978 34,11 13 5
7304 37,01 13 50
3792 23 2 68
5669 34,1 5 50
4652 34,07 5 63
5963 34,06 13 49
5486 25 2 64
4876 25 2 66
6705 34,09 5 51
59 17 2 1
7377 27,03 2 62
7399 34,11 5 66
2463 31 5 51
1024 32,05 5 6
6621 34,11 14 51
6898 37,07 14 56
6965 34,11 13 22
6076 37 5 50
6477 36,05 14 49
3172 23,06 2 58
5605 34,1 11 51
5464 37,11 9 48
6622 34,09 9 48
7535 37,05 14 48
8128 39,11 21 50
5466 34,1 9 52
7629 22 2 62
5442 26 2 51
5895 34,09 13 43
5267 34,1 5 46
8696 34,1 13 50
7087 26 2 56
8060 37,01 13 48
6957 39,11 20 50
6595 38 10 51
5353 34,09 14 49
6067 34,1 13 50
6000 34,1 13 53
5385 34,08 13 47
6753 34,11 13 53
5574 34,11 10 49
4525 34,06 13 50
4978 34,1 9 53
4608 34,11 10 53
6551 34,11 13 44
6223 34,1 10 46
4301 25 5 69
7137 34,03 14 48
4370 26 2 58
5354 42,05 29 46
5331 25 5 72
469 16 5 4
6134 26 2 64
3961 26 2 67
8811 26 5 67
5540 26 5 68
84 19 2 1
10879 23 2 6
3898 26 5 68
5752 37,04 14 49
4134 26 5 68
3296 26 5 61
2330 34,11 13 62
6316 39,09 15 49
5742 35 25 49
115 41,07 23 6
4133 38 14 53
1076 42 13 39
5696 38 25 52
6909 34 13 61
6162 42 35 49
6894 34,11 11 62
4631 36 20 52
4905 36,03 14 48
6045 34,11 5 51
7556 49 27 51
492 39,11 34 6
7143 40 25 49
5251 34 5 50
11495 43 15 34
1996 23 5 67
1863 23,11 5 52
3839 39,09 20 43
3954 43 13 65
4488 25 5 66
2944 23,06 5 57
5664 38 5 47
3473 42 13 62
4219 44,11 15 61
4763 38 11 51
3811 26 5 49
5043 34,11 12 51
7702 39,04 15 49
3964 34,11 10 52
4355 26 2 64
6880 26 2 48
7324 26 2 68
7183 34,06 14 57
6698 38,02 5 50
5627 39,03 15 46
5436 38 14 50
6163 34,1 12 43
8058 36,08 12 53
6162 34,08 11 50
7296 37,07 14 49
5837 26 2 68
6364 34,08 10 49
8160 37,02 14 49
4845 35,02 13 52
4394 27,09 5 57
5741 34,07 14 60
3681 27,07 5 66
7253 44,04 24 50
6138 34,09 5 52
443 33 5 6
5869 34,08 10 49
6826 37,05 10 49
7314 34,1 5 50
8395 37,06 15 50
5651 23 5 64
5633 22 5 63
6683 37,08 10 55
6417 37,09 15 48
5400 34,07 13 51
2922 27,06 5 66
3361 25,01 5 36
4317 23,08 5 53
4604 26 5 68
4826 27,07 5 62
5829 27,07 5 64
5671 30,06 15 62
501 20,06 5 2
6139 21 5 64
3934 32 5 67
4710 24 5 63
6693 26 5 68
7082 24 5 64
5654 34,1 14 52
7449 38 15 47
5170 37,09 14 49
6362 38 15 49
6131 33,04 14 49
6593 38 15 47
5205 37,09 15 46
6402 34,11 10 53
6996 34,11 15 49
4638 22,07 5 57
5537 21 5 69
4406 26 5 47
7222 24,1 5 64
11272 29,04 5 76
7656 39,09 20 52
6749 38,04 14 49
7393 23 5 64
7653 23 5 64
6984 26 5 65
4313 26 5 65
4612 32 5 69
4344 25 5 63
7873 26 5 69
6127 39,11 15 48
5794 39,04 15 50
4734 34,09 12 52
16480 42,08 15 46
5860 26 5 64
6125 38,02 15 46
912 27 5 39
3289 27 5 50
6189 38 11 48
5989 26 5 61
2971 23 5 62
6747 26 6 68
6845 26 5 64
4921 34,11 5 69
4311 23,04 5 56
5444 34,08 5 53
5779 34,09 5 53
4821 37,08 13 52
5547 34,09 11 53
6628 34,09 12 48
4567 34,06 5 51
5757 34,11 5 50
8223 39,05 15 50
7946 39,09 15 48
6599 34,06 5 49
8917 39,09 9 51
8058 39,08 15 39
5950 39,07 15 49
5263 39,09 23 41
7592 34,09 5 49
9158 26 5 64
6368 39,11 5 51
5536 23 5 62
2159 24 5 51
4731 26,03 5 67
6146 26 5 64
6443 34,11 5 46
5566 26 5 63
5691 32 5 64
6107 23 5 65
7375 39,09 15 48
6008 39,11 15 47
4330 34,11 5 52
6092 39,09 5 50
8572 39,02 15 48
6409 26,03 5 64
5704 27 5 66
6808 39,09 15 45
6255 39,04 18 45
9058 16 5 4
85 28 4 3
5542 26 5 67
6222 40 15 48
5441 39,08 15 45
9216 38 12 47
5650 41,01 15 49
4488 26 5 63
5864 27 5 66
5851 26 5 63
4713 24 5 64
5767 39,09 15 48
7274 39,09 15 51
5342 34,09 12 52
6889 39,08 15 50
5962 39,08 15 49
6104 39,08 15 48
7259 43,06 24 50
7306 39,06 20 51
205 17 5 2
7212 39,09 15 50
6860 34,09 12 50
6675 35,02 11 48
5019 38,02 10 49
5647 37,09 14 50
7360 34,09 13 44
6117 34,09 13 50
8026 39,08 15 49
5440 39,07 15 48
6813 39,08 15 44
2846 26 5 71
3149 25 5 62
2955 32,06 5 58
6766 26 5 63
5523 23,03 5 64
6547 27 5 61
6629 39,08 15 50
3186 27 5 76
3704 26 5 53
6700 24,04 5 48
5133 24 5 64
292 27,08 15 6
4952 31,03 5 54
3041 27 5 64
5326 23 5 62
5922 39,11 20 43
6725 39,11 23 48
6920 39,11 18 44
5509 39,04 21 48
4856 28 5 60
4259 23 5 56
743 21 5 61
4809 40 15 69
3721 27,06 5 60
4922 25 20 64
14570 44,1 20 7
2955 34,11 12 70
6843 38 14 49
5538 23,08 5 61
4673 25 5 61
4732 38 13 43
2502 26 5 68
4370 24 5 64
5081 34,04 14 52
5498 38 14 47
7202 34,06 14 48
7687 35,11 14 49
591 14 5 15
5181 26 5 62
7460 44,11 25 50
7262 39,11 20 51
4529 34,1 14 53
5892 39,08 15 53
7890 35,1 15 48
5819 38,03 15 51
6135 34,11 10 49
5005 38,1 15 44
3827 26 5 60
5542 30 15 59
2324 26 5 63
4271 26 5 62
4945 27 4 68
6261 26 5 65
7805 23 5 65
1889 26 5 65
3681 34 5 61
4681 26 5 68
1717 24,06 5 44
1623 32 5 59
6453 38 15 61
4671 40 15 67
1054 27 5 3
5787 26 5 62
5933 27 5 5
398 39,1 25 3
5258 39,06 14 59
3379 28 5 64
4829 24 5 62
2949 34,11 15 64
7004 39,11 14 42
7649 37,06 15 50
5982 28,06 5 59
6640 37,06 15 49
6177 25 5 62
8081 26 5 33
3131 42 9 55
884 33 5 7
4605 26 5 54
4889 26 5 66
6334 34,11 14 52
6021 39,11 21 48
7140 37,06 15 50
6905 39,11 14 54
6573 34,1 5 51
4246 38 25 50
6511 39,07 15 49
11226 44,11 25 27
5166 26 5 64
6578 34,11 9 66
8228 24 5 60
6530 25 5 67
6027 24 5 63
2973 29 5 7
6324 38 14 49
3104 41,1 15 58
5044 26 5 64
2824 22 5 57
1723 27,08 5 30
4626 25 5 61
1026 16 5 4
680 14 5 15
7461 38,07 25 46
6760 44,11 25 52
6434 39 25 63
4616 38 25 63
4342 34,06 5 59
7421 24,1 5 60
4716 24 5 58
2973 20 5 7
4778 26 5 68
5474 38,06 42,22 65
5273 24,1 5 56
4734 34,1 5 5
1147 16 5 11
314 28 5 7

n this exercise, I want you to make three suppositions about the production function of the fleet in 2006, and choose the explanatory variables that best explain output (in kilograms) by boat in this year. First, I would like for you to explain output in the fleet using the BEST two explanatory variables using a linear form. Explain why you chose these variables by investigating for collinearity, and explanatory power (try dropping one). Do you see any evidence of heteroscedasticity? Do you think we have to check for serial correlation? Why or why not?

Next, I would like you to take the variables that you used in the linear model, and develop a quadratic model with interactive terms (XZ). How does this model perform?

Finally I want you to re-estimate the model using a Cobb-Douglas or CES type of specification. Does the model you estimate suggest constant or increasing returns to scale (check your micro book for ideas or see me)?

This data actually comes from DFO, and this is all that is collected on vessels. What are some of the other inputs that you think that DFO should collect regularly to understand real effort better?


Dans cet exercice, je veux que vous fassiez trois suppositions sur la fonction de production de la flotte en 2006, et de choisir les variables explicatives qui expliquent le mieux sortie (en kilogrammes) par bateau cette année. Tout d'abord, je tiens à vous expliquer la sortie de la flotte en utilisant les deux meilleures variables explicatives en utilisant une forme linéaire. Expliquez pourquoi vous avez choisi ces variables en enquêtant pour colinéarité, et pouvoir explicatif (essayez de tomber un). Voyez-vous une preuve d'hétéroscédasticité? Pensez-vous que nous devons vérifier la corrélation de série? Pourquoi ou pourquoi pas?Ensuite, je voudrais que vous preniez les variables que vous avez utilisées dans le modèle linéaire, et de développer un modèle quadratique avec termes interactifs (XZ). Comment ce modèle effectuer?Enfin, je veux que vous ré-estimer le modèle en utilisant une Cobb-Douglas ou CES type de spécification. Est-ce le modèle que vous estimez suggèrent rendements constants ou en hausse à l'échelle (vérifiez votre micro livre d'idées ou de me voir)?Ces données proviennent effectivement du MPO, et c'est tout ce qui est recueilli à bord des navires. Quelles sont certaines des autres entrées que vous pensez que le MPO devrait recueillir régulièrement pour comprendre réel effort mieux?

Bonjour,
Quel est le logiciel à utiliser? Comment peut-on aider à part faire l'exercice nous-même?