Фиктивные переменные для коэффициента наклона
Мы пока предположили, что качественные переменные, введенные в уравнение регрессии, отвечают только за сдвиги в значении постоянного члена в уравнении регрессии. Мы неявно предположили, что наклон линии регрессии одинаков для каждой категории качественных переменных.
Это предположение не обязательно верно, и теперь мы рассмотрим, как сделать его менее строгим и проверить, воспользовавшись инструментом, известным как фиктивная переменная для коэффициента наклона (иногда называемая также фиктивной переменной взаимодействия).Для объяснения его использования вернемся к примеру с оцениванием регрессионной зависимости веса при рождении (у) от интенсивности курения матери (х) и фиктивной переменной числа родов в прошлом (2) = 1, если мать рожала раньше; 2) = 0, если мать раньше не рожала);
у = а + 62) + рх + и. (9.6)
В этой формулировке модели мы предполагаем, что воздействие курения матери на вес новорожденного одинаково, независимо от того, рожала ли мать раньше.
Предположим, что теперь мы добавим в уравнение член уОх — произведение D и хс коэффициентом у.
y = a + 8D+$x + yDx + u. (9.33)
Это можно переписать как
у = а + 62) + (Р + yD)x + и. (9.34)
Если 2) = 0, то коэффициент при х, как и раньше, равен р.
Если 2) = 1, то коэффициент приобретает вид (Р + у). Поэтому величина у может рассматриваться как разность между коэффициентом при показателе интенсивности курения для матерей, которые рожали раньше, и коэффициентом при показателе интенсивности курения для матерей, которые раньше не рожали.
Коэффициенту можно оценить, используя уравнение (9.33), где у связан регрессионной зависимостью с D, х и Dx; показатель Dx, представляющий собой фиктивную переменную для коэффициента наклона, рассматривается как третья и отдельная объясняющая переменная.
В табл. 9.6 показано, как вычисляется переменная Dx по 20 наблюдениям, приведенным в табл. 9.1.Оценивание регрессии по данным выборки о 964 родах дает результат;
jgt; = 3363 + 143Z)-4,0x-8,12fc; Л2 = 0,036. (9.35)
(с.о.) (18) (29) (2,8) (4,1)
Положив D = 0 или D= 1, можно вывести два частных соотношения:
у = 3363 - 4,Ох (для первенцев); (9.36)
у = 3506 - 12,1х (для детей, рожденных не первыми). (9.37)
Результат оценивания регрессии показывает, что снижение веса новорожденного, связанное с курением матери в период беременности, значительно
| Наблю дение | Первенец? | У | X | D Ох | Наблю дение | Первенец? | У | X | D | Ох |
| 1 | Нет | 3520 | 10 | 1 10 | 11 | Нет | 3210 | 29 | 1 | 29 |
| 2 | Нет | 3460 | 19 | 1 19 | 12 | Нет | 3290 | 15 | 1 | 15 |
| 3 | Нет | 3000 | 16 | 1 16 | 13 | Да | 3190 | 3 | 0 | 0 |
| 4 | Нет | 3320 | 26 | 1 26 | 14 | Да | 3060 | 12 | 0 | 0 |
| 5 | Нет | 3540 | 4 | 1 4 | 15 | Да | 3270 | 17 | 0 | 0 |
| 6 | Нет | 3310 | 14 | 1 14 | 16 | Да | 3170 | 14 | 0 | 0 |
| 7 | Нет | 3360 | 21 | 1 21 | 17 | Да | 3230 | 18 | 0 | 0 |
| 8 | Нет | 3650 | 10 | 1 10 | 18 | Да | 3700 | 11 | 0 | 0 |
| 9 | Нет | 3150 | 22 | 1 22 | 19 | Да | 3300 | 14 | 0 | 0 |
| 10 | Нет | 3440 | 8 | 1 8 | 20 | Да | 3460 | 9 | 0 | 0 |
больше для матерей, которые рожали раньше, чем для матерей, которые раньше не рожали (12,1 г на каждую сигарету в день против 4,0 г), и что различие значимо при уровне значимости в 5%.
Еще по теме Фиктивные переменные для коэффициента наклона:
- Использование фиктивных переменных для проверки однородности наблюдений и прогнозирования
- Взаимодействие между фиктивными переменными
- Фиктивные переменные как регрессоры
- Ловушка при применении фиктивных переменных
- Множественные совокупности фиктивных переменных
- Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами
- Иллюстрация использования фиктивной переменной
- Использование сезонных фиктивных переменных
- {foto2} {foto3} {foto4} {foto5} \r\n Рисунок 1-3 Отрицательная корреляция (г = -1,00) Теперь посмотрите на рисунок 1-3. Он показывает две последовательности, которые находятся точно в противофазе. Когда одна линия идет вверх, другая следует вниз (и наоборот). Мы называем это отрицательной корреляцией. Формула для коэффициента линейной корреляции г двух последовательностей Х и У такова (черта над переменной обозначает среднее арифметическое значение): а =
- Использование инструментальных переменных для оценивания функции потребления Фридмена
- Использование классификации издержек на постоянные и переменные для планирования прибыли
- Пример 2. Замещающая переменная для показателя дохода в функции спроса
- Пример 1. Время как замещающая переменная для показателя технического прогресса
- 2.1.3. Деление по отношению к объему производства - переменные, условно переменные и условно постоянные затраты
- Варианты сочетания постоянных и переменных затрат и интерпретация результатов (при данной выручке от реализации и переменных затратах)