1b) R2 = 1 (ssr/sst) , es decir coger el valor de ss residual y el valor de ss total, para la primera regresin se tiene que ss residual es 86606,06 y ss total 112010 y hacer eso para cada regresin el valor que da debe ser igual al R-squared que aparece en la parte derecha superior en la regresinPara el r cuadrado ajustado la formula es : 1-(1-R2) (n-1)/(n-k) , donde n es el numero de observaciones y k el numero de parmetros incluyendo la constante. Al igual se halla para cada regresin.La interpretacin del R2, es cuanto de la varianza de variable dependiente esta explicada por la varianza de las variables independientes. Es decir, en la primera regresin la varianza de los ingresos esta explicada en 22,68% por la varianza de las variables explicativas.El r cuadrado ajustado es el porcentaje de variacin de la variable dependiente que es explicado por su relacin con las variables independientes, ajustado por el numero de parmetros del modelo.C) Hacer un prueba de significancia individual t .student, planteando las hiptesis (nula y alterna) , luego calcular t cal que es igual al valor del parmetro sobre el error(Std.err), luego hallar el valor critico en tabla que es igual tcrit(n-k, /2) = en este caso 1,96. Luego la decisin, donde se compara tcal con tcrit , si tcal> tcrit se rechaza la hiptesis nula y se dice que el parmetro es estadiscamente significativo.D) Interpretacin de una variable dummy: En promedio manteniendo todo lo dems constante, las mujeres ganan 6,71 dlares por hora menos que los hombres. El valor esperado es remplazar el valor que dan en la variable, dejando constate los otros parmetros, es decir S=1 y se multiplica por el parmetro que da en la regresin de igual forma FEMALE solo se cambia AGE por el valor que dan y se multiplica por el parmetro.E) Se omite REGNE porque tiene correlacion con una o mas variables explicativas del modelo.