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文档简介

1、1统计定义和计算公式，包括虚拟自变量的回归分析。定义：在前几节讨论的回归模型中，因变量和自变量都可以用数字直接衡量，即它们的实际观察值(如收入、支出、产出、国内生产总值等)。)可以获得。这些变量被称为数量变量、数量变量或数量因素。然而，在研究实际问题时，我们经常会遇到一些非数量变量，如改革前后的性别、民族、职业、受教育程度、地区、正常年份和干旱年份等质量变量。当建立一个实际问题的回归方程时，通常需要考虑这些定性变量。例如，粮食产量预测方程的建立应考虑正常年份和灾害年份的不同影响；在建立空调销售模型时，除了居民收入和商品价格这两个定量因素外，“季节”这一定性因素也必须作为一个重要的解释变量。由于

2、定性因素的影响，回归模型的参数不再固定。例如，在空调销售模型中，收入、价格和空调销售之间的关系随季节而变化，也就是说，回归模型的参数在不同的季节会有所不同。又如，改革开放前后中国居民的消费行为有很大不同，因此消费函数的参数也会发生变化。显然，如果忽略定性因素，模型中的参数仍然被认为是固定的，那么所得到的参数估计量就不能正确地描述经济变量之间的关系。在回归分析中，一些自变量是定性变量，处理方法是引入01型虚拟自变量，只有“0”和“1”两个值。当属性出现时，虚拟变量取值“1”，否则取值“0”。例如，让“1”表示改革开放后的时期，“0”表示改革开放前的时期。举另一个例子，“1”表示某人是男性，“0”

3、表示某人是女性。虚拟变量也称为虚拟变量。需要指出的是，虽然虚拟变量取某个值，但这个值没有任何量的意义，它只是用来解释观察单位的性质和属性。如果需要在回归模型中引入多个01型虚拟变量d，虚拟变量的数量应根据以下原则确定：对于包含具有k个特征或状态的定性因子的回归模型，如果回归模型没有常数项，则需要引入k个01型虚拟变量d；如果有一个常数项，只需要引入01类型的k1虚拟变量D。当k=2时，只需引入一个01型虚拟变量d。计算公式如下。下面描述了如何根据自变量是否包含一个或多个定性变量来构造虚拟自变量的回归模型。(1)自变量只包含一个定性变量，而这个定性变量只有两个特征。(2)当自变量包含多个定性变量时。研究保险创新测度的速度y与保险公司规模x1及其类型d之间的关系。数据如表7-6所示。2、SPSS实现过程，表7-6保险公司创新，实现步骤，图7-23 线性回归对话框(3)，(1)第一部分输出结果文件中的第一个表如下表所示。3结果和讨论，(2)输出结果文件

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