特殊变量 应用补充.pptx
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1、1虚拟变量的应用虚拟变量的应用虚拟变量的应用虚拟变量的应用使用虚拟变量的准则:必须按照经济条件,必须由题目的要求出发设计模型同一个经济学问题,可能由于研究者的研究目的的不同,设计出来的虚拟变量的设定也可能区别很大虚拟变量的设定是和其他变量一致的,是一个“序列”,在计算机里是一个 Series的性质虚拟变量的直接统计意义不大,但是参与到估算方程后,其经济意义与所有解释变量完全一致第1页/共10页2虚拟变量的应用虚拟变量的应用 例例:工资差别工资差别 为了解工作妇女是否受到了歧视,可以用美国统计局的“当前人口调查”中的截面数据研究男女工资有没有差别。这项多元回归分析研究所用到的变量有:W 雇员的工
2、资(美元/小时)1;若雇员为妇女 SEX=0;其他 ED 受教育的年数 AGE 雇员的年龄 1;若雇员不是西班牙裔也不是白人 NONWH=0;其他 1;若雇员是西班牙裔 HISP=0;其他第2页/共10页3对206名雇名雇员的的样本所本所进行的研究得到的回行的研究得到的回归结果果为(括号内是(括号内是t统计量的量的值):):(22.10)()(-3.86)R2=0.068 D.W.=1.79反映雇反映雇员性性别的虚的虚拟变量量SEX在在显著性水平著性水平 5%下下显著。著。第3页/共10页4在回在回归模型中加入年模型中加入年龄AGE和受教育年数和受教育年数ED以及种族或民族,性以及种族或民族,
3、性别虚虚拟变量量仍然是仍然是显著的:著的:(-3.38)(-4.61)(8.54)(4.63)(-1.07)(0.22)R2=0.367 D.W.=1.78 第4页/共10页5 最后考最后考虑年年龄AGE与工与工资W之之间非非线性关系的可能性性关系的可能性时,男女差,男女差别还是是显著存在的。著存在的。这一点可以由下列回一点可以由下列回归结果看出果看出:(-4.59)(-4.50)(7.98)(-1.22)(0.28)(3.87)(-3.18)R2=0.398 D.W.=1.75 这个回个回归模型的年模型的年龄AGE项说明,在其他条件不明,在其他条件不变的情况下,雇的情况下,雇员的工的工资率随
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