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文档简介

应变量为定性变量的模型 1 二元选择模型 BinaryChoiceModel想解释一个定性事件只有两种选择 只取0和1如Y 一成年人是否参与劳动 Y 一个企业是否会被兼并 Y 一家庭是否买房买车 2 线性概率模型 Y 0 1 的期望值 事件发生 成功 的概率 Linearprobabilitymodel LPM 3 线性概率模型回归系数的含义 保持其他因素不变 Bj度量了解释变量的变化导致成功的概率变化 4 线性概率模型的应用 因变量参与劳动市场 inlf 已婚妇女在1975年的劳动力参与状况的二元变量 inlf 1 该妇女在该年度的某时候曾为了工资而在家庭以外工作过nwifeinc 劳动力的参与取决于收入的其他来源 如 丈夫的收入 千美元 educ 受教育年数exper 过去在劳动力市场的年数age 年龄kidslt6 年龄低于6岁的子女数 5 线性概率模型的应用 利用姆罗兹 Mroa 1987 的数据 753个妇女的样本中有428个人曾在1975年的某个时间参加过劳动估计出如下线性概率模型 6 一元线性概率模型 Y 一家庭是否拥有房产 0 1 X 家庭收入 7 LPM模型的缺陷 1 概率估计值可能落在0 1之外2 X的边际效应不变如房产所有权模型在收入分布的两端 边际效应减少 8 模型的期望性质 1 随着X的增加 Y 概率 增加 但不超出0 1 2 Y与X呈非线性 随着X减到很小 P
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