虛擬因變量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-展示頁
2025-05-25 06:15本頁面
【正文】 :虛擬因變量 3 因變量也可以是定性變量。如家庭是否擁有自己的住宅，企業(yè)是否在某個(gè)地區(qū)投資，成年男子是否在“參與勞動(dòng)”等。 1 線性概率模型（ LPM) )|1(1)|1()|(012121iiiiiiiiiiiXYPXYPXXYEXYuXYL PM???????????－是則不擁有住房的概率就概率為記家庭擁有住房的條件條件期望：表示家庭收入，沒有住房，如果擁有住房其中，為以下形式：以雙變量模型為例，則一、模型????5 1)|(010)|1())|1(1(0)|1(1)|(?????????????iiiiiiiiiiiXYEpXYPXYPXYPXYE有約束條件之間與必須落在概率注：二者相等。但是。因此），只取兩個(gè)值，而的非正態(tài)性、的估計(jì)問題二、O LSuXuYXuYuXYuYuLPMiiiiiiiiiiiii212121011(1??????????????????7 是同方差的。的取值。則新方程得擾動(dòng)項(xiàng)是同得同除用加權(quán)最小二乘法卻不是有效的。的數(shù)據(jù)做變換后去做方程變換，然后對(duì)用估計(jì)值的估計(jì)值再由此求到方法估計(jì)原回歸方程得用是未知的，如何處理？權(quán)O LSws t e pYYwwYO LSs t e pwiiiiiii:2)?1(???:1)3(??11 。的值改為；大于的值改為可以將小于區(qū)間；出中，條件期望值可能超）在（問題、條件期望的值域區(qū)間]1,0[l o g21100]1,0[13p r o b i titL PM12 擬和優(yōu)度 通常情況下，擬和優(yōu)度不會(huì)太高，在 。 2R),(2 ?R2R)(cAB1Y? LPMX0 .… …. 14 ?；虻母怕试黾诱瑔卧?，平均來說擁有?。罕硎臼杖朊吭?、斜率值的“概率”＝：零收入家庭擁有住房、截距項(xiàng)解釋：個(gè)家庭住宅與收入的關(guān)系：一個(gè)數(shù)值例子三、1012?3 0 2 11 0 2 09 4 5 8 0 4 )6 9 8 ()0 0 8 ()1 2 2 (1 0 2 4 5 ?40:2iiiYRtXYL PM???????15 9 2 1 )4 5 ()3 3 ()0 0 6 ()1 2 0 (1 1 9 12 4 5 42??????RtWXWWYW LSiiiii估計(jì)、16
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