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文档简介

1、第九章:虚拟因变量12 因变量也可以是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅，企业是否在某个地区投资，成年男子是否在“参与劳动”等。 1 线性概率模型（LPM)3456 概率 总和 178910114、拟和优度通常情况下，拟和优度不会太高，在0.2至0.6之间。.12对于受约束的LPM(b)一般 不会大，大多数实例 ，当实际的散点非常密集在点A和B处时， 才会高。 .1314 2 对数单位模型（Logit Model)1516171819用以下方法处理数据构造20 (收入以 的家庭个数） （其中拥有住房的家庭数）64088501210601840252021222324253 概率单位模型(pro

2、bit Model)262728293031二、Logit模型与Probit 模型的比较1、几何形状Probit Model (概率）：虚曲线Logit Model (对数）：实曲线注：Logit Model 的使用要多于Probit Model324 托比（tobit)模型 托比模型是概率的拓展，还是以住房为例，对因变量我们不仅想知道有或是没有，还要问一个消费者相对于其收入花在购房上的金额。出现一个问题：如果一个消费者不买住房就得不到这类消费者的住房支出数据。托比模型就是针对这种情况而言的。33 截取样本：仅对某些观测有因变量的信息的样本。34本章小结对于二元选择模型，应熟练掌握logit回归模型或probit模型。并熟练掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释，会进行拟合优度检验。对于排序选择模型，掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释。35课后练习找一个二元选择模型的例子，用Eviews实现要求解释回归结果作拟合

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