Questo è il testo dell'esercizio:
Un ricercatore, utilizzando i dati sulla dimensione delle classi ($DS$) e i punteggi medi dei test (TestScr) di 100 classi relative a un terzo livello d’istruzione, stimi la regressione degli OLS,$TestScr=520.4 - 5.82*DS$, $R^2=0.08$, $SER=11.5$.
Sia lo standard error relativo a $beta_0$ uguale a $20.4$, mentre quello realtivo a $beta_1$ uguale a $2.21$.
Domande:
-La media campionaria della dimensione delle classi relativa alle 100 classi è $21, 4.$ Qual è la media campionaria dei punteggi del test nelle 100 classi? (Si faccia riferimento alle formule degli stimatori degli OLS.)
-Qual è la deviazione standardizzata campionaria dei punteggi del test tra le 100 classi? (Suggerimento: si faccia riferimento alle formule dell’$R^2$ e del $SER$.)
-Dalla teoria so che gli stimatori degli OLS $beta_1$ e $beta_0$ si calcolano come:
$beta_1=s_{XY}/s_X$, mentre $ beta_0=bar(Y) - beta_1bar(X) $.
In questo caso, $bar(X)$ è $21.2$, e pertanto posso ricavare $bar(Y)=beta_0+beta_1*bar(X)$. Corretto?
- Per la seconda invece non saprei proprio come fare. Conosco le formule, ma non mi viene in mente nulla.
Qual è la tua definizione 
"Facile" perché era il primo della lista e perché i primi cinque punti erano molto semplici. Questi ultimi due invece mi stanno dando dei grattacapi ! 
