笔记︱虚拟变量回归=差异显著(方差分析)+差异量化(系数值)_第1页
笔记︱虚拟变量回归=差异显著(方差分析)+差异量化(系数值)_第2页
笔记︱虚拟变量回归=差异显著(方差分析)+差异量化(系数值)_第3页
笔记︱虚拟变量回归=差异显著(方差分析)+差异量化(系数值)_第4页
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文档简介

1、II值）虚拟变量作为自变量，放在回归方程中在教科书里面讲的都很多，笔者以前在学习的时候觉得虚拟变量较之方差分析,还有更多惊喜。谢宇老师的回归分析书中对虚拟变量做了高度的总结与归纳。之后在文章末提到一个应用：应用一：使用dummy包设置哑变量3没有高中或以上学历的男性人群(Jf=O,senior=0,p-sa=0)logeam二他*B伴P=工眦+0.019呦(13-14)具有高中或以上学历的男性人群(sw=0,senior=：1,arp血=0)logearn=血+仇+exp=L200+0.09p(13-15)没有高中或以上学历的女性人群(血=1.senior0texpsex-exp)logear

2、n=%+氏*(仇+0J唧=6,985+0.0L5exp(13-可以综合来看，不同类别下的工作年限的现状。如果有交互项交互项的嘗鸞会警反映了连续变量某状态差别的显簣”=|约“辿二创h鄴侃二九+念十厲+(民中必)即二7.149*(!015眈/?(1377)与模型（13-6）不同的是，模型（口2）中交互项的存在改变了工作年限的斜率，如图13-1所示。同时，注意到交互项exp-sex的偏回归系数角的估计结果为负值，这就表明男性劳动者中工作年限对收入的影响要强于女性劳动者中工作年限对收入的影响*从而回答了本章开始所提出的第一个问题,即工作年限对收人的影响存在性别差异。7.86rSEX=ObSEMJORs

3、OSEX=OEflOR=JSEX=1EN10R=0SEXo|tSENlOR=l0O二I7667.TDoI1.只考虑年级对月支出的影响等价于单因素方差分析(1-wayANOA)Y-bjDG+DG斗2同时考虑年级、性别对月支出的影响等价于双因素方差分析(2辭yANOVA)Y=b0+b2DG2+匹?3+bg+bfDS只考虑主效应的双阪素方差分析AY=b.+b,DG.+b.DG+加疋+b.DS+bDG.DS+b.DQDS+b.DG.DS4j&LiJo4含交互作用的饱和双因素方差分析3.同时考虑年级性别，家庭月收入的影响等价于协方差分析CANCOVA)install.packages(dummies)library(dummies)students-read.csv(data-conversion.csv)students.new-dummy.data.frame(students,sep=.)names(students.new)dummy(students$State,sep=.)students.newl

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