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1、1,“计量检验”复习,2,第九章:虚拟因变量,3,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。,4, 1 线性概率模型（LPM),5,6,7,8,9,10,11,12,4、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。,13,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。,14,15,16, 2 对数单位模型（Logit Model),17,18,19,20,21,用以下方法处理,数据构造,22,23,24,25,26,27,3 概率单位模型(probit Mode
2、l),28,29,30,31,32,二、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 Model,33,34,4 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。,35,截取样本：仅对某些观测有因变量的信息的样本。,36,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。,37,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 作拟合优度检验 找一个排序选择模型的例子，用Eviews实现。 要求解释回归结果。,
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