第八章 虚拟变量回归作业及答案一单选题
回归分析考试试题及答案
回归分析考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 回归分析中，自变量和因变量之间的关系是（）。
A. 确定性关系B. 函数关系C. 相关关系D. 因果关系答案：C2. 简单线性回归模型中，回归系数的估计值是通过（）方法得到的。
A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 贝叶斯方法D. 决策树方法答案：A3. 在多元线性回归分析中，如果自变量之间存在完全相关关系，则会导致（）。
A. 多重共线性B. 异方差性C. 自相关D. 非线性答案：A4. 回归分析中，残差平方和（SSE）是用来衡量（）的。
A. 模型的拟合优度B. 模型的预测能力C. 模型的解释能力D. 模型的预测误差答案：D5. 回归方程的显著性检验中，F检验的零假设是（）。
A. 所有回归系数都等于0B. 所有回归系数都不等于0C. 至少有一个回归系数等于0D. 至少有一个回归系数不等于0答案：A6. 回归分析中，调整后的R平方（Adjusted R-squared）用于（）。
A. 调整模型的复杂性B. 调整样本量的大小C. 调整自变量的数量D. 调整因变量的范围答案：C7. 在回归分析中，如果自变量的增加导致因变量的增加，则称自变量和因变量之间存在（）。
A. 正相关B. 负相关C. 无相关D. 完全相关答案：A8. 回归分析中，残差的标准差（S）是用来衡量（）的。
A. 模型的拟合优度B. 模型的预测能力C. 模型的解释能力D. 模型的预测误差答案：D9. 在多元线性回归中，如果一个自变量的t统计量显著，那么我们可以得出结论（）。
A. 该自变量对因变量有显著影响B. 该自变量对因变量没有显著影响C. 该自变量对因变量的影响不明确D. 该自变量对因变量的影响是正的答案：A10. 回归分析中，Durbin-Watson统计量用于检测（）。
A. 多重共线性B. 异方差性C. 自相关D. 非线性答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 以下哪些因素可能导致回归模型中的异方差性？（）A. 模型中遗漏了重要的解释变量B. 模型中包含了不应该包含的变量C. 模型中的误差项不是独立同分布的D. 模型中的误差项具有非恒定的方差答案：CD12. 在回归分析中，以下哪些方法可以用来处理多重共线性问题？（）A. 增加样本量B. 移除相关性高的自变量C. 使用岭回归D. 增加更多的自变量答案：BC13. 以下哪些是回归分析中常用的诊断图？（）A. 残差图B. 正态Q-Q图C. 散点图D. 杠杆值图答案：ABD14. 在回归分析中，以下哪些因素可能导致模型的预测能力下降？（）A. 模型过拟合B. 模型欠拟合C. 模型中的误差项具有自相关性D. 模型中的误差项具有异方差性答案：ABCD15. 以下哪些是回归分析中常用的模型选择标准？（）A. AIC（赤池信息准则）B. BIC（贝叶斯信息准则）C. R平方D. 调整后的R平方答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）16. 简述简单线性回归模型的基本形式。
计量经济学课后习题答案第八章_答案
第八章虚拟变量模型1. 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么?答:在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。
加法方式与乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
2. 虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?答:在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
3．什么是虚拟变量陷阱？答：根据虚拟变量的设置原则，一般情况下，如果定性变量有m个类别，则需在模型中引入m-1个变量。
如果引入了m个变量，就会导致模型解释变量出现完全的共线性问题，从而导致模型无法估计。
这种由于引入虚拟变量个数与类别个数相等导致的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱”。
4．在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平外，还受在学校中是否得到奖学金，来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区，以及性别等因素的影响。
试设定适当的模型，并导出如下情形下学生消费支出的平均水平：(1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金；(2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金；(3) 来自发达地区的农村女生，得到奖学金；(4) 来自发达地区的城市男生，未得到奖学金。
解答: 记学生月消费支出为Y，其家庭月收入水平为X，则在不考虑其他因素的影响时，有如下基本回归模型：Y i=β0+β1X i+μi有奖学金1 来自城市无奖学金0 来自农村来自发达地区 1 男性0 来自欠发达地区0 女性Y i=β0+β1X i+α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+μi由此回归模型，可得如下各种情形下学生的平均消费支出：(1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|= X i, D1i=D2i=D3i=D4i=0)=β0+β1X i(2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|= X i, D1i=D4i=1,D2i=D3i=0)=(β0+α1+α4)+β1X i(3) 来自发达地区的农村女生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i |= X i , D 1i =D 3i =1,D 2i =D 4i =0)=(β0+α1+α3)+β1X i (4) 来自发达地区的城市男生，未得到奖学金时的月消费支出： E(Y i |= X i ,D 2i =D 3i =D 4i =1, D 1i =0)= (β0+α2+α3+α4)+β1X i5. 研究进口消费品的数量Y 与国民收入X 的模型关系时，由数据散点图显示1979年前后Y 对X 的回归关系明显不同，进口消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，而边际消费倾向变大了。
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1．用虚拟变量表示不同截距的回归——加法方式 以加法方式将虚拟变量引入模型，只会改变模型在不同情况下的截距，不会影响斜率。 按照变量的种类和数量进行分类，可以分成四种情况，具体如表 8-2 所示。
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2．用虚拟变量表示不同斜率的回归——乘法方式 以乘法形式引入虚拟解释变量，会改变模型的截距和斜率。用乘法方式引入虚拟变量的 作用是：①进行两个回归模型的比较，即结构变化检验；②进行因素间的交互影响分析；③ 使模型更加符合现实经济现象。按照不同的作用，可以将乘法方式分成三种，具体如表 8-3 所示。
表 8-3 以乘法方式引入虚拟变量的三种类型
2．虚拟变量的作用及模型的类型 （1）虚拟变量的作用 ①可以作为性别、所有制等属性因素的代表。 ②可以作为受教育程度、管理者素质等非精确计量的数量因素的代表。 ③可以作为战争、灾害、改革前后等偶然因素或政策因素的代表。 ④可以作为时间序列分析中季节（月份）的代表。 ⑤可以实现分段回归，研究斜率、截距的变动，或比较两个回归模型的结构差异等。 （2）虚拟变量模型的类型（见表 8-1）
考点三：虚拟被解释变量 ★★★★
1．线性概率模型（LPM） （1）线性概率模型含义 当被解释变量是虚拟变量，并且模型的函数形式为线性时，即 Yi＝β1＋β2Xi＋ui，该模 型就是线性概率模型。 由于 E（Yi）＝0·（1－pi）＋1·pi＝pi，其中 pi 表示 Yi＝1 的概率，所以系数 β2 可解释 为：当其他条件不变时，X 每增加 1 单位，Y＝1 的概率增加值。 （2）线性概率模型的估计 ①线性概率模型不能直接用普通最小二乘进行估计，因为存在如下问题： a．随机扰动项 ui 的非正态性。在线性概率模型中，ui 不再服从正态分布，但是对参数 的假设检验和区间估计要求随机扰动项 ui 服从正态分布。当对大样本进行估计时，OLS 估 计量的概率分布将会趋近于正态分布，估计值不会因为非正态性而产生很大的误差。
第八章 虚拟变量回归作业及答案一单选题
第八章虚拟变量回归作业及答案一单选题1、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入x有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。
假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（ C ）。
A. 1个B. 2个C. 3个D. 4个2、对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为（ B ）。
A.mB.m-1C.m+1D.m-k3、对于一个不包含截距项的回归模型，若将一个具有m个特征的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为( A ) 。
A.mB.m-1C.m-2D.m+14、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的1、3、5三个月表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（ A ）。
A.3B.12C.11D.75、设某计量经济模型为：Yi=a+b*Di+ui，其中Yi表示大学教授年薪，D为虚拟变量，D=1:男教授；D=0：女教授。
对于参数b的含义，下列解释正确的是（ C ）。
A. b表示大学女教授的平均年薪B. b表示大学男教授的平均年薪C. b表示大学男教授与女教授平均年薪的差异D. b表示大学男教授和女教授平均年薪6、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用（ D ）。
A.外生变量B.前定变量C.内生变量D.虚拟变量7、某商品需求函数为Yi=a+b*Xi+ui，其中Y为需求量，X为价格。
为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ B ）。
A.2B.4C.5D.6二多选题1、关于虚拟变量，下列表述正确的有（ ABC ）A．是质的因素的数量化 B．可取值为l和0C．代表质的因素 D．代表数量因素2、虚拟变量的特殊作用有（ BCD ）A．检验模型结构的显著性 B．检验模型结构的稳定性C．分段回归 D．混合回归3、虚拟变量的取值为0和1，分别代表某种属性的存在与否，其中（ BC ）A. 0表示存在某种属性B.0表示不存在某种属性C. 1表示存在某种属性D.0和1代表的内容可以随意设定4、下面关于虚拟变量的引入方式的说法，正确的有（ AD ）A.以加法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对截距的影响B.以加法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对斜率的影响C.以乘法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对截距的影响D.以乘法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对斜率的影响5、关于虚拟变量，下列说法正确的是（ AC ）。
8第八章包含虚拟变量的回归
c1D1 +c2 D2+ c3 D3
引入二个虚拟变量
D1=1，大学；=0，其他 D2=1，中学；=0，其他
Y=b0+b1 X1 +
c1D1 +c2 D2
2、模型中一个定性变量，该变量 具有多种分类，p218
即多分定性变量 假定根据横截面数据，我们做个人旅游支 出Y对其收入X和学历的回归，学历这个定 性变量，可分为：
中学以下、中学、大学三个层次，
如何设置虚拟变量？
我们有如下选择
引入一个虚拟变量D 引入三个虚拟变量
D= 2，大学；=1，中学；=0，中学以下 回归方程为：Y=b0+b1 X1 +b2 D
这里有两个两分定性变量，肤色和种族 可引入两个虚拟变量
例－性别、肤色和工龄、学历（3种类型） 一起解释薪酬
性别、肤色分别引入2个虚拟变量，学历引入2
个虚拟变量
例题
P221 10-18:性别、种族对收入的影响
Y-小时工资，X-教育年限 D2-=1(女性)；=0（男性） D3-=1（非白种人且非西班牙裔）；=0（其 他） Y^=-0.26-2.36 D2-1.73 D3+0.80X 总结：每个定性变量所需引入的虚拟变量 比该变量类型数少一。 返回
对于方程10-18 ，其样本回归线
Y^=-0.26-2.36 D2-1.73 D3+0.80X，隐含假定
了不同性别下，种族变量对收入的影响是一样 的。同样的，不同种族下，性别变量对收入的 影响也是相同的。
计量经济学习题册第八章、第九章、第十章 答案
第八章一、名词解释1、虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述，如职业、性别对收入的影响，教育程度，季节因素等往往需要用定性变量度量。
为了在模型中反映这类因素的影响，并提高模型的精度，需要将这类变量“量化”。
根据这类边另的属性类型，构造仅取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为“虚拟变量”2、虚拟变量陷阱：一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，字在模型中引入m-1个虚拟变量。
否则，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。
我们一般称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，称为“虚拟变量陷阱”二、单项选择题1、B：“地区”一个，“季节”三个2、A：将D=1代入估计后的方程即可3、D：“季节”包含4个类型，只能用3个虚拟变量，用4个虚拟变量会出现完全多重共线的问题，参数将无法估计4、C：“地区”只有两个类别，引入两个虚拟变量会出现完全多重共线问题5、A：1α体现了城镇和农村截距上的差异，1β体现了城镇和农村斜率上的差异，当它们为0时，表示无差异6、A：斜率相同，仅截距不同7、D：此问题表现为1000前后斜率的变化，B表示截距的变化，不合适；C在D=0时没有解释变量，不正确；A和D相比，D更合适，A会造成曲线在临界值出断开，但D会保证曲线的连贯的。
8、A：虚拟变量表示性别、季节等时，只表示属性的不同，没有等级之分，作为质的因素；表示收入高低时，高与低是有级别的，属于有序数据，可以表示数量的因素。
9、A/B：这题比较牵强，按书上原话应该选择B；但当用加法引入虚拟变量时，会存在问题。
【当用加法形式引入虚拟变量时，用一个虚拟变量作为截距项，取值全部为1；其他m-1个表示该因素的前三个类型。
如果不引入截距项，当虚拟变量都取0时不能解释该因素第四个类型的作用。
】10、D ：概念性三、多项选择题1、B C D ：A 太绝对，也可以表示数量因素；E 太绝对2、ABCDE ：A 加法方式；B 乘法方式；C 临界指标的虚拟变量；D 在ABC 基础上可构造分段回归3、AB ：C 当虚拟变量取0或2时，过程一样，但参数的意义稍作调整；D 见书P207倒数第二段。
(完整版)第八章 虚拟变量回归 答案
第八章 虚拟变量回归一、判断题1。
虚拟变量只能作为解释变量.（F)2。
引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。
（ T ）3.引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关.（F ）4。
虚拟变量用来表示某些具有若干属性的变量.（T)5。
引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
（F ）二、单项选择题1．设消费函数011t t t y a a D b x u =+++，其中虚拟变量10D ⎧=⎨⎩东中部西部，如果统计检验表明10a =成立，则东中部的消费函数与西部的消费函数是（ D ）.A. 相互平行的 B 。
相互垂直的 C. 相互交叉的 D 。
相互重叠的2．虚拟变量（ A )A 。
主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B 。
只能代表质的因素C 。
只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素3。
分段线性回归模型的几何图形是（ D ）A 。
平行线 B. 垂直线 C 。
光滑曲线 D. 折线4．如果一个回归模型中(包含截距项)，对一个具有m 个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为（ B ).A.m B 。
m-1 C 。
m —2 D.m+15．设某商品需求模型为01t t t y b b x u =++，其中Y 是商品的需求量，X 是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题为（ D ）。
A ．异方差性B ．序列相关C ．不完全的多重共线性D ．完全的多重共线性6.设消费函数为i i i 33i 22i 11o i u bx D D D y +++++=αααα，其中y 为消费，x 为收入，虚拟变量⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=其他季度第三季度，其他季度第二季度，其他季度第一季度 0 0 0 321D 1D 1D 1，该模型中包含了几个定性影响因素？( A )。
A 。
1B 。
2C 。
3D 。
47。
设消费函数为i i i o i u Dx b x b D y ++++=101αα,其中虚拟变量⎩⎨⎧=农村家庭城镇家庭 0 1D ，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ A ）.A 。
虚拟变量答案
虚拟变量习题一、 单项选择题1、 若一个回归模型包含截距项，对一个具有m 个特征的质的因素需要引入的虚拟变量个数为（ B ）A.m-2B.m-1C.mD.m+12、 某商品需求函数为:Y i =β0+β1X i +μi ，其中Y为需求量，X 为价格，为了考虑“性别”(男性、女性)和“地区”(东部、中部、西部)两个因素的影响，考虑引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为( 3 )A. 5B. 4C. 3D. 23、 消费函数Y i =α0+α1D+β0X i +β1DX i +μi ,其中虚拟变量D=⎩⎨⎧农村家庭城镇家庭01，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为( A )A. α1=0, β1=0B. α1=0, β1≠0C. α1≠0, β1=0D. α1≠0, β1≠04、 根据样本资料建立某消费函数如下：ˆ100.5055.350.45t tC D X =++，其中C 为消费，X 为收入，虚拟变量 1 D 0 ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为 （ C ）A 、ˆ155.850.45t t C X =+B 、ˆ100.500.45t tC X =+ C 、ˆ100.5055.35t t C X =+D 、ˆ100.9555.35t tC X =+5、 假设某需求函数为01i i i Y X ββμ=++，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形成截距变动模型，则模型的 （ D ）A 、参数估计量将达到最大精度B 、参数估计量是有偏估计量C 、参数估计量是非一致估计量D 、参数将无法估计6、 对于模型01i i i Y X ββμ=++，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生 （ A ）A 、序列的完全相关B 、序列的不完全相关C 、完全多重共线性D 、不完全多重共线性7、 设消费函数01i i i Y D X ααβμ=+++，其中虚拟变量 1 D 0 ⎧=⎨⎩北方南方，如果统计检验表明11α=成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是 （ A ）A 、相互平行的B 、相互垂直的C 、相互交叉的D 、相互重叠的8、 假定月收入水平在1000元以内时，居民边际消费倾向维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费（C ）依收入（I ）变动的线性关系宜采用 （ D ）A 、0120, 1t t t t C I DI D αββμ⎧=+++=⎨≥⎩ I<1000元 I 1000元B 、0120, 1t t tCD I D αββμ⎧=+++=⎨≥⎩I<1000元 I 1000元 C 、**010(), 1000, 1t t t C I I D I D αβμ⎧=+-+==⎨≥⎩I<1000元元 I 1000元 D 、**0120(), 1000, 1t t t t C I I I D I D αββμ⎧=++-+==⎨≥⎩ I<1000元元 I 1000元 9、 虚拟变量 （ B ）A 、可以取1或者2B 、只能代表质的因素C 、只能代表数量因素D 、只能代表季节影响因素10、 由于引入虚拟变量，回归模型的截距项和斜率都发生变换，则这种模型称为 （ D ）A 、平行模型B 、重合模型C 、汇合模型D 、相异模型二、多项选择题1、关于虚拟变量，下列表述正确的有 （ BC ）A 、是质的因素的数量变化B 、一般情况下取值为1和0C 、代表质的因素D 、在有些情况下可以代表数量因素E 、代表数量因素2、在线性模型中引入虚拟变量，可以反映 （ ABCD ）A 、截距项变动B 、斜率变动C 、截距项和斜率同时变动D 、分段回归3、关于虚拟变量设置原则，下列表述正确的有 （ ABCD ）A 、当定性因素有m 个类别时，引入m-1个虚拟变量B 、当定性因素有m 个类别时，引入m 个虚拟变量，会产生多重共线性问题C 、虚拟变量的值只能去0和1D 、在虚拟变量的设置中，基础类别一般取值为0三、判断题1、在回归模型012i i i i Y X D βββμ=+++中，如果虚拟变量i D 的取值为0或2， 而非通常情况下的0或1，那么，参数0β、1β、2β的估计值将减半。
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第八章虚拟变量回归作业及答案
一单选题
1、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入x有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。
假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（ C ）。
A. 1个
B. 2个
C. 3个
D. 4个
2、对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为（ B ）。
A.m
B.m-1
C.m+1
D.m-k
3、对于一个不包含截距项的回归模型，若将一个具有m个特征的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为( A ) 。
A.m
B.m-1
C.m-2
D.m+1
4、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的1、3、5三个月表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（ A ）。
A.3
B.12
C.11
D.7
5、设某计量经济模型为：Yi=a+b*Di+ui，其中Yi表示大学教授年薪，D为虚拟变量，D=1:男教授；D=0：女教授。
对于参数b的含义，下列解释正确的是（ C ）。
A. b表示大学女教授的平均年薪
B. b表示大学男教授的平均年薪
C. b表示大学男教授与女教授平均年薪的差异
D. b表示大学男教授和女教授平均年薪
6、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用（ D ）。
A.外生变量
B.前定变量
C.内生变量
D.虚拟变量
7、某商品需求函数为Yi=a+b*Xi+ui，其中Y为需求量，X为价格。
为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ B ）。
A.2
B.4
C.5
D.6
二多选题
1、关于虚拟变量，下列表述正确的有（ ABC ）
A．是质的因素的数量化 B．可取值为l和0
C．代表质的因素 D．代表数量因素
2、虚拟变量的特殊作用有（ BCD ）
A．检验模型结构的显著性 B．检验模型结构的稳定性
C．分段回归 D．混合回归
3、虚拟变量的取值为0和1，分别代表某种属性的存在与否，其中（ BC ）
A. 0表示存在某种属性
B.0表示不存在某种属性
C. 1表示存在某种属性
D.0和1代表的内容可以随意设定
4、下面关于虚拟变量的引入方式的说法，正确的有（ AD ）
A.以加法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对截距的影响
B.以加法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对斜率的影响
C.以乘法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对截距的影响
D.以乘法方式引入虚拟变量，反映的是定性因素对斜率的影响
5、关于虚拟变量，下列说法正确的是（ AC ）。
A.虚拟变量的值只能取0或1
B.虚拟变量的值可以取0，1或-1
C.虚拟变量表示定性因素的影响
D.虚拟变量只能作为解释变量
三判断题
1、虚拟变量只能作为解释变量。
错
2、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
错
3、虚拟变量除了取0或1外，还可根据研究问题的需要取其它值，例如3或4等。
错
4、回归模型中，虚拟变量的引入数量，要根据定性因素的个数、每个定性因素的类型数量及有无截距项来确定。
对
四填空题
我国城镇居民人均收入和彩电拥有量的统计资料见附件表1，
户及其以下值为0。
请问
1、引入的虚拟变量的个数为几个？1
2、引入虚拟变量后建立的线性回归方程中，对于中高收入家庭来说，解释变量x的回归系数是多少。
（保留小数点后四位）0.0031
3、该模型说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的需求，在截距和斜率上都存在着明显差异。
这句判断是否正确（回答“是”或“否”）。
是
4、解释变量x的回归系数的估计误差与未引入虚拟变量时相比，是较大还是较
小（直接填写“较大”或“较小”）。
较大。