1. Laden Sie die Allbus 2008 Daten http://www.farys.org/daten/bmi.dta.
  2. Im Folgenden untersuchen Sie die Form des Zusammenhangs zwischen Alter und BMI. Kontrollieren Sie dabei jeweils auf Geschlecht, Bildung und Einkommen. Schätzen Sie zunächst ein OLS Modell für den BMI mit allen oben genannten erklärenden Variablen.
  3. Betrachten Sie basierend auf diesem Modell einen component-plus-residual plot mit Lowess-Smoother um einen optischen Eindruck des funktionalen Zusammenhangs zu bekommen.
  4. Verwenden Sie nun exemplarisch drei lineare Splines um den Einfluss des Alters abzubilden. Kodieren Sie die Variablen so, dass direkt die einzelnen Steigungen der Segmente ablesbar sind (vgl. Folien 11/12) und geben Sie eine knappe Beschreibung der Befunde. Spielen Sie ggf. auch ein bisschen mit der Wahl der Knotenpunkte.
  5. Installieren Sie das Ado psline (ssc install pspline) und schätzen Sie ein Penalized Spline Modell für das Alter. Kontrollieren Sie wieder Geschlecht, Bildungsjahre und Einkommen. Was ist der Vorteil/Nachteil der automatischen Glättung gegenüber der manuellen Modellierung des Zusammenhangs?