回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式，它们各适用于什么情况？

在经典线性模型基本假定下，对含有三个自变量的多元回归模型 Y=β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋μ 你想检验的虚拟假设是

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经检验后 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍 则该模型中存在( )。

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由于引入虚拟变量 回归模型截距项无变换 而斜率发生变换 则这种模型称为（)。A．平行回归模型B．

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在虚拟变量的引入方式中 乘法方式反映的虚拟变量对（)的影响A．斜率B．截距C．解释变量D．被解释

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回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各适用于什么情况？

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对于一个经典多元线性回归模型 若将一个具有m个特征的质的因素引进计量经济模型 则虚拟变量数

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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型 当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时 则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量()

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