ardim -
同下面的例子类似： sysuse auto, clear xi: reg price i.rep78 weight length //系统默认rep78=1为基准组 char rep78[omit] 3 //这里设置rep78=3为基准组 xi: reg price i.rep78 weight length
什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用
1)可以描述和测量定性因素的影响; (2)能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度; (3)便于处理异常数据。2023-06-11 15:51:481
虚拟变量基准类是什么
虚拟变量基准类是参照组。虚拟变量是计量经济学中的一个概念，基准组是其中不可缺少的一部分，指的是参照组。虚拟变量用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。2023-06-11 15:52:061
分段回归中虚拟变量是什么
人工构造的取值的变量。分段回归中虚拟变量是人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量，用虚拟变量估计不同数量水平的解释变量对被解释变量的影响。2023-06-11 15:52:121
什么叫实参 形参 怎么用 区别
一个最笨的方法就是,定义在函中的函数叫"实参",在函数外的函数啊"形参".楼上的那个小子说的对,如果记不住的话,就记我这个.2023-06-11 15:52:223
社会消费品零售总额影响因素怎么插入虚拟变量
社会消费品零售总额（简称C）是一个连续的数值变量，常见的影响因素有GDP、人口、收入等。如果需要插入虚拟变量（dummy variable）来进行分析，一般是因为有一个或多个自变量是分类变量（categorical variable）。插入虚拟变量的目的是将分类变量转化为数值变量，以便进行回归分析。以影响C的自变量GDP为例，如果GDP是一个分类变量，如高收入国家（GDP>50000）、中等收入国家（20000<GDP<50000）和低收入国家（GDP<20000），那么我们可以插入两个虚拟变量，如高收入国家（dummy1）和中等收入国家（dummy2），并以低收入国家作为基准组（reference group）。这样，我们可以将分类变量转化为数值变量，如dummy1=1表示高收入国家，dummy2=1表示中等收入国家，dummy1=dummy2=0表示低收入国家。在回归分析中，我们可以将C作为因变量，GDP、dummy1和dummy2作为自变量，进行多元线性回归分析。这样，我们可以分析GDP对C的影响，并比较不同收入水平国家之间的差异。同时，我们还可以控制其他可能的影响因素，如人口、收入等。2023-06-11 15:52:4715
什么是柯布道格拉斯模型?_什么是虚拟变量?_经典模型有哪些假定?7
是柯布道格拉斯模型解释如下：柯布-道格拉斯生产函数(Cobb-Douglasproductionfunction)用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型,简称生产函数.本文对大量的生产数据进行处理,建立多项式拟合模型和线性规划模型对数据进行处理完成问题,对生产数据分析我们建立了多项式拟合,通过误差分析,多项式拟合模型是完全符合数据的.但通过使用线性回归方法求得的柯布-道格拉斯生产函数,通过对其进行误差分析我们知道柯布-道格拉斯生产函数与原始数据的误差比多项式拟合模型下的误差小的多.2023-06-11 15:53:101
虚拟变量的基准组是什么
参照组。虚拟变量是计量经济学中的一个概念，基准组是其中不可缺少的一部分，指的是参照组。虚拟变量用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量。2023-06-11 15:53:271
在回归模型中以下可以作为虚拟变量的是什么
消费支出。在回归模型中，虚拟变量（也叫哑变量）用于表示分类变量的取值，其值只能是0或1，可以作为虚拟变量的一些分类变量是性别、教育水平、消费支出。2023-06-11 15:53:341
c++中，实参和形参有什么区别？
加点儿分吧，这样大家都会关注的！你的提问也会被排到前面！2023-06-11 15:53:444
在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量
当解释变量中存在分类变量时，就引入虚拟变量。例如性别、地区、学历等类型变量用0和1代表类型，就用虚拟变量了。2023-06-11 15:54:081
着急！STATA里虚拟变量的命令到底是什么啊，谢谢！！！
xi:reg GDP i.reg1 i.reg2 i.reg3 i.reg4 i.reg5 i.reg6 i.reg7 i.reg8 i.reg9xi:表示自动生成虚拟变量 i.变量名2023-06-11 15:54:161
虚拟变量的个数与什么有关
虚拟变量的个数与分类变量的取值个数有关。虚拟变量是一种用于将分类变量转换为数值变量的方法。在多元回归分析中，为了能够处理分类变量，通常需要将其转换为虚拟变量。因此，虚拟变量的个数与分类变量的取值个数有关，取值个数减一就是虚拟变量的个数。2023-06-11 15:54:231
什么是最小二乘虚拟变量估计方法
LSDV,可以给不同的样本不同的截距，OLS假设每个截面都是一样的，但LSDV可以把每个截面的不同通过截距项的不同分离出来！2023-06-11 15:54:311
SPSS里logistic回归分析里面转虚拟变量时参照类是什么？
这里写了的，以第一个类别或者以最后一个类别作为参照2023-06-11 15:54:462
因变量为虚拟变量用什么回归
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码2023-06-11 15:55:041
如果模型应该加入虚拟变量而没有加入,会出现什么后果？
回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的解释变量.如果有M个定性因素,一般就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况时,就要减掉这种情况的个数.如 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在,那么就可以去掉这4个中的一个,采用M-1个虚拟变量.这样做的目的是为了避免多重共线性.2023-06-11 15:55:121
在设置虚拟变量时,基准组的选择有什么影响
会影响模型结果的解释和泛化能力。基准组是分类变量中用作参照的组别，其他组别则与其比较差异，选择不同的基准组可能会改变解释变量和因变量之间的关系，并影响模型对新数据的泛化能力。2023-06-11 15:55:251
回归模型中，“控制年度和行业”是什么意思
一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。2023-06-11 15:55:332
异质性检验是干什么的啊？
异质性检验是用来检验不同样本之间是否存在显著差异的统计方法。在统计学中，异质性指的是不同样本之间的方差不相等。异质性检验可以帮助我们确定是否需要采取不同的统计方法来处理不同样本之间的数据，以确保结果的准确性和可靠性。常见的异质性检验包括Levene检验、Bartlett检验和Brown-Forsythe检验等。2023-06-11 15:55:472
did不加时间虚拟变量会导致什么问题
得出的结果不正确。did只有加入时间虚拟变量才会得出正确的结果，不加时间虚拟变量会导致得出的结果不正确。虚拟指不符合或不一定符合事实的虚拟的情况。2023-06-11 15:56:161
自变量为虚拟变量，因变量不是，有什么方法进行相关分析？愁死我了，论文都快交了，万分感谢！
逐个进行分析，确定相关性最好的。具体的分析方法，一个是机理分析，从内部探讨原因，二是数量分析，通过回归等方法加以确定。2023-06-11 15:56:231
回归模型中，“控制年度和行业”是什么意思
一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。2023-06-11 15:56:431
什么是分层逐步多元回归分析？
一般来说，将比较固定的变量比如人口统计学变量放入第一层；之后再逐步加入其它变量。回归的方法我一般在BLOCK1里面选择ENTER法，BLOCK2选择STEPWISE法。2023-06-11 15:56:524
形参和实参是什么意思？
函数的参数分为形参和实参两种。在本小节中，进一步介绍形参、实参的特点和两者的关系。形参出现在函数定义中，在整个函数体内都可以使用，离开该函数则不能使用。实参出现在主调函数中，进入被调函数后，实参变量也不能使用。形参和实参的功能是作数据传送。发生函数调用时，主调函数把实参的值传送给被调函数的形参从而实现主调函数向被调函数的数据传送。扩展资料：形参即函数的自变量，其初值来源于函数的调用。只有在程序执行过程中调用了函数，形参才有可能得到具体的值，并参与运算求得函数值。可见形参表相当于变量说明，但应特别注意：此处只能使用类型标识符，而不能直接使用类型。在调用函数时，实参将赋值给形参。因而，必须注意实参的个数，类型应与形参一一对应，并且必须要有确定的值。参考资料来源：百度百科-形式参数2023-06-11 15:57:452
c++中 ， 实参和形参的区别是什么？
形参：函数声明中的参数实参：调用函数时传入的参数2023-06-11 15:58:162
计量经济：什么是虚拟变量陷阱
一般在引入虚拟变量时要求每一定性变量所需虚拟变量个数比该定性变量的类别数少1，即若有m个定性变量，则只在模型中引入m-1个虚拟变量。如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。一般将由于引入虚拟变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题为“虚拟变量陷阱”。2023-06-11 15:58:231
回归中自变量全是虚拟变量会有什么问题吗
回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。2023-06-11 15:58:431
加入虚拟变量后系数变大了是什么原因
为了考虑定性因素的影响需要在模型中引入虚拟变量。虚拟变量的引入提高了模型的解释能力，和参数的估计精度，但要注意虚拟变量的引入不当而导致的“陷阱”问题，可能造成参数无法估计。引入虚拟变量后，解释变量的系数变得显著了，但是虚拟变量自身的系数却不显著。2023-06-11 15:59:121
spss19 因变量为连续变量，自变量有多个连续变量，还有虚拟变量（2个），应该用什么回归方法
先筛选有意义的变量统计专业研究生工作室为您服务2023-06-11 15:59:192
SPSS 多因素非条件logistic回归分析 中的SE 、B 、R、 P是什么意思？
SE标准误 、B 回归系数、R拟合优度指标、 P和0.05比较只要看P和OR其他不用管统计专业2023-06-11 15:59:294
自变量和因变量中都有哑变量，用什么回归方法
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了2023-06-11 15:59:501
多元回归曲线方程结果如何分析？P值大于0.05 小于0.05 分别说明什么？
p<0.05说明这个因素对结果有影响，保留此因素，p>0.05说明这个因素对结果无影响，删除此因素后重新建立新的回归方程模型。这时候可能又有一些因素p>0.05，重复删除无关因素（或影响较小因素），直到所有因素p<0.05。另外注意的是交叉影响因素中其中一因素作为无关因素被删除，该交叉项一定要删除。如y=AI(1)+BI(2)+CI(3)+DI(4)+EI(5)+FI(1,3), 此时，如果I(1)的p>0.05被删除，那么FI(1,3)这项也要删去。但是，当系数很小的时候，也可以选择删或者不删，如当B=0.0001,根据实际情况，可以当做无关项去除，也可以尝试改变I(2)的单位，改变B的值2023-06-11 16:00:043
跪求各路stata大神： 有自变量，因变量，多个虚拟变量，我该用什么模型，什么命令语句来分析数据
如果只是本科 要求不高的话 不考虑内生性问题 不考虑异方差等就直接OLSStata 代码 reg 因变量 自变量 虚拟产量 直接输就行 还有问题私戳我2023-06-11 16:00:281
两个虚拟变量t统计显著,f统计联合不显著是什么情况
保存时需要将单引号体会替换成带带转义字符的，"，就是加一个反斜杠字符，使用javascript的encodeURI先编码特殊字符，然后将编码后的字符中的单引号用replace函数替换为带斜杠的。2023-06-11 16:00:371
论文实证建模是什么意思
实证建模需要跑模型，实证分析根据难易程度可以分为几个层次： 第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。 第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。 第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理； 第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等； 第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络。2023-06-11 16:00:441
什么是多重分类法，什么是多维分类法？
横向和纵向的关系2023-06-11 16:00:525
四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应
四种加法方式引入虚拟变量会产生效应如下。1、分离异常因素的影响，分析国家GDP的时间序列，必须考虑文革因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的文革因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量，虚拟变量设置的原则在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。2023-06-11 16:01:321
在双向固定效应模型中年度虚拟变量不显著，而其联合显著性显著是什么原因
变量系数采用t检验，模型方程显著性采用F检验2023-06-11 16:01:411
计量经济学中虚拟变量的加法和乘法的同时引入带来什么样的经济影响？
以和是否城镇居民C和男性M为例，是1，否零。如果C前是正号表明，如果是城镇居民，则被解释变量的值增加。两变量相乘表示的经济含义是“男性城镇居民”，变量前符号表示男性城镇居民对于被解释变量的正负影响。2023-06-11 16:01:531
SPSS 多因素非条件logistic回归分析 中的SE 、B 、R、 P是什么意思？
SPSS多因素非条件logistic回归分析中：SE表示标准误、B表示回归系数、R表示拟合优度指标、P表示：P>1是危险因素、P<1保护因素、P=1该因素不起作用。1、SPSS多因素非条件logistic回归分析是解决2012年数模国赛a题的重要工具，spss是常用的多因素分析软件，通过显著性水平来衡量因素对变量的影响。2、对每个自变量与因变量做相关，看是否有线性关系，有意义的自变量进行分析，分析SPSS多因素非条件logistic分析自变量和因变量，因变量是得分，自变量需要重新编码，都要先编码虚拟变量（虚拟变量个数等于变量数减一）。扩展资料：SPSS多因素非条件logistic回归分析功能：SPSS多因素非条件logistic对于某一特定事物而言它内部的各要素和所有的其它事物都会与它发生联系，我们可以把这种联系称之为影响，把这些与它发生联系的事物、要素称之为因素 ，由此便可以提出一种分析问题的方法即因素分析法。参考资料来源：百度百科-SPSS百度百科-多因素分析法百度百科-logistic回归2023-06-11 16:02:131
基准类是什么计量经济学
基准指数：就是基金的业绩目标比照哪个指数，如上证50。如果基金业绩高于指数，说明表现优异。正的好。 基金类别：基金的类型、投资风格 在每个基金的合同里都看到有关描述，表明基金的内容、特点。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。 主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。2023-06-11 16:02:365
异质性检验的作用是什么？
异质性检验的目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。一、异质性（heterogeneity）异质性其实也就是我们经常所谓的差异、差别。它可以是个体层面上，也可以是群体层面上。前者属于个体异质性，后者属于总体异质性。异质性无处不在，这也是社会科学研究的真正本质。二、检验与异质性定量的社会科学研究所做的也就是在于理解或认识异质性的主要来源，为此很重要的方式之一就是做社会分组。所以我们总是在研究中运用从最简单的t检验、方差分析到更为复杂点的多元回归分析等统计分析方法来帮助我们做得更合理、更科学。三、异质性分析1、最简单的处理就是纳入虚拟变量。比如，在工资收入的Mincer方程中纳入性别虚拟变量female（0=男性，1=女性）：Yi= β0+ β1expi + β2edui+ β3femalei + εi（其中i表示个体，exp为工龄，edu为受教育年限。）2、上述方程对应着两个方程：对于男性，Yi =β0 + β1expi +β2edui + εi，对于女性，Yi =(β0 + β3) + β1expi + β2edui+ εi。表明工龄和受教育年限的收入对男性和女性是一样的，但两者在收入平均水平上具有异质性。2023-06-11 16:02:511
单因素分析和多因素回归分析的异同是什么？
一、概念不同1、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。二、方法不同1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。三、应用方向不同1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的影响。参考资料来源：百度百科- 多元回归分析参考资料来源：百度百科-单因素分析2023-06-11 16:03:131
虚拟变量的乘法效应的显著性用什么检验
在计量经济学中，引入虚拟变量时,用t检验判断临界指标的选择。2023-06-11 16:03:251
虚拟变量由0和1取值变成0和2，这样可行吗？回归系数有什么变化，t值有什么变化？为什么
要光看质量的话，建议买进口模温机；要考虑性价比和售后服务的话，建议买国产品牌2023-06-11 16:03:322
多元线性回归模型中的虚变量和偏回归系数的各自含义是什么?
虚变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。偏回归系数是指是多元回归问题出现的一个特殊性质，当其他的各自变量都保持一定时，指定的某一自变量每变动一个单位，因变量y增加或减少的数值。虚拟变量是计量经济学中的概念，例如，反映文化程度的虚拟变量可取为：1：本科学历；0：非本科学历。一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。设自变量x1，x2，?，xm与因变量y都具有线性关系，可建立回归方程：_=b0+b1x1+b2x2+?+bmxm。式中b1，b2，bm为相应于各自变量的偏回归系数。表示当其他的各自变量都保持一定时，指定的某一自变量每变动一个单位，因变量y增加或减少的数值。2023-06-11 16:03:521
计量经济学中的控制变量是什么意思
控制变量SIZE：公司规模，对公司当年年末的总资产取自然对数LEVERAGE：当年年末长期负债与权益的比值DIVIDEND：虚拟变量，当年发放股利为1，不发放为0INDUSTRY：虚拟变量，行业分类，用1-21来表示。2023-06-11 16:03:581
虚拟变量这样的设置方式隐含了什么假定
p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验.假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分布与正态分布有差异a=0.05如果p>0.05,则接受H1,拒绝H2,结论：某组数据的分布符合正态分布2023-06-11 16:04:171
省际面板做的研究，因变量可以是虚拟变量吗
可以，用非线性面板logit模型即可，又可分为二分类，有序多分类和无序多分类几种模型。2023-06-11 16:04:301
是否拥有养老保险可以作为虚拟变量吗
否拥有养老保险。否拥有养老保险可以作为虚拟变量，“是否领取养老金”同样是一个虚拟变量，至少有一人领取养老金时，其取值为1，无人领取时，其取值为0。2023-06-11 16:04:371