9第八章虛擬變量回歸模型(存儲(chǔ)版)
【正文】 么問題？如何修改回歸模型？ 虛擬被解釋變量的回歸模型 【 例 】 研究 是否購(gòu)買住房 與 收入水平 的關(guān)系 。 線性概率模型與非線性概率模型的特征比較 1 LPM (a) 線性概率模型 ?YX1 CDF pX(b) 非線性概率模型 2. Logit 模型 LPM模型： Logit模型： （非線性） 12( 1 | )ii iip E Y X X??? ??? 12()1(11 | ) ii i i XpY eEX ?????? ? ?如果 ? ??iX 0p ?i 1i10 5 5 101X p 使用Mathematica軟件描出曲線圖。但是，如果我們從統(tǒng)計(jì)概率上來判斷，看上去最像是甲箱，而不是乙箱。 習(xí)題 第八章結(jié)束了！ 演講完畢，謝謝觀看！ 。隨機(jī)地從某箱中抽取一球，發(fā)現(xiàn)是白球。為了消除異方差，采用WLS（加權(quán)最小二乘法）。 參見古扎拉蒂教材 ，表 94.） 。 1 首先用命令 equation y c x 進(jìn)行回歸分析（不引入虛擬變量）。 當(dāng) D=0（女性） 當(dāng) D=1（男性） 13i i iY X u??? ? ?1 2 3 4( ) ( )i i iY X u? ? ? ?? ? ? ? ?3 加法方式 與 乘法方式 相結(jié)合（續(xù)） 特征： 截距變，斜率變。 設(shè) 工資 Y為被解釋變量 ；工齡 X為解釋變量 ；性別為虛擬變量，用 D表示。 案例分析 虛擬變量 兩大類變量 ： 1. 定量 變量（ 尺度 變量 , scale variable） 可以計(jì)算 比率 、也可以 差分 。 虛擬被解釋變量的回歸模型 167。 虛擬解釋變量的回歸模型 【 例 】 研究某企業(yè)的職工 工資 與 工齡 之間的線性回歸關(guān)系，并判斷該企業(yè)是否存在 性別歧視 。 3 加法方式 與 乘法方式 相結(jié)合 特征： 截距變，斜率變。 也可用 Eviews進(jìn)行 結(jié)構(gòu)性變化的檢驗(yàn)， 即 Chow Test（ 鄒至莊 檢驗(yàn)） 鄒至莊（ 1929－）， 英文名 Gregory C. Chow， 著名美籍華人經(jīng)濟(jì)學(xué)家， 美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授。 【 案例 2】 研究美國(guó) 19781985年各季度冰箱銷售量與耐用品支出之間的關(guān)系。 12? ? ?i i iu Y X??( 1)?iY 121 ?? iX??12?? iX???iu ( 0)i（ 2）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的異方差性 可見，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)出現(xiàn)異方差。 最大似然原理 【 例 】 設(shè)有外形完全相同的兩個(gè)箱子，甲箱有 99個(gè)白球 1個(gè)黑球，乙箱有 1個(gè)白球 99個(gè)黑球。但是由于存在異方差，需用WLS，權(quán)重計(jì)算公式： ? ?( 1 )? ? ?i i i iw N p p?ip iwiniN ?iZ12i i iZ X u??? ? ?回歸模型： 【 案例 3】 已知 50名碩士考生的考試分?jǐn)?shù)（ SCORE）、錄取狀況（ Y）、應(yīng)屆生狀況（ D1），求錄取概率模型（ Logit模型） 張曉峒教材 表 ） 是否錄取 Y 分?jǐn)?shù) SCORE 是
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