【摘 要】
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在常见的回归分析中,回归模型中的解释变量均属数量变量,但在许多实际回归模型中,解释变量不仅会受到诸如收入、年龄、温度、产量等数量变量的影响,还会受到性别、地区、时期
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在常见的回归分析中,回归模型中的解释变量均属数量变量,但在许多实际回归模型中,解释变量不仅会受到诸如收入、年龄、温度、产量等数量变量的影响,还会受到性别、地区、时期、种族、观念、政府特定的政策等难以量化或受季节性因素影响的变量的影响,有时还需要在模型分析中排除数据中的异常值,或者人们所研究的经济过程存在结构性变化.一般而言,在这种情况下,仅依据数量变量借助最小二乘法拟合的回归方程难以准确地反映解释变量与被解释变量之间实际存在的关系,所得的回归方程常出现拟合不足的情形,此时若引入虚拟变量,将会使回归模型表达式更为准确,在应用方式上更加灵活,适应范围也更加广泛,从而较好地解决上述问题.
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