第九章含虛擬變量的回歸模型-在線瀏覽
2024-09-07 08:32本頁面
【正文】 變量。但有時候，解釋變量是定性變量。如：美國黑人的收入比相應的白人的收入低。定性變量通常表明了具備或不具備某種性質，比如，男性或女性，黑人或白人，佛教徒或非佛教徒，本國公民或非本國公民。虛擬變量一樣可用于回歸分析，一個回歸模型的解釋變量可以僅僅是虛擬變量，稱為方差分析模型( ANOVA )。零假設：大學教育沒有任何益處(即B2=0)，可根據t檢驗值判定b2是否是統(tǒng)計顯著的。根據括號中的t值，很容易驗證b2是統(tǒng)計顯著的，表明非大學畢業(yè)生和大學畢業(yè)生的初職年薪有差距。在社會學、心理學、教育學領域，ANOVA模型用得很廣泛，而經濟學中很少。 包含一個定量變量，一個定性變量的回歸模型Yi=B1 + B2Di + B3Xi + ui ( 9 6 )其中 Yi — 公司職員的年薪Xi — 工齡Di =1，女職員=0，男職員模型( 9 6 )包含了一個定量的變量X(工齡)和一個定性變量(性別)。(假定B1 0 )模型( 9 6 )表明男、女職員的平均年薪對工齡的函數具有相同的斜率(B3)，但截距不同。零假設：回歸方程( 9 7 )和( 9 8 )有相同的截距(也即沒有性別歧視)?？紤]：能否引入關于性別的兩個虛擬變量？模型( 9 6 )可寫為：Yi=B1 + B2Xi + B3D1i + B4D2i + ui ( 9 9 )D1i =1， 男職員=0， 女職員D2i =1， 女職員=0， 男職員無法估計模型( 9 9 )，因為D1i與D2i存在完全共線性(即完全的線性關系)。避免完全共線性問題的一般規(guī)則是：如果一個定性的變量有m類，則要引進(m1 )個虛擬變量。虛擬變量的賦值是任
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