中国大学MOOC: 为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程：http://edu-image.nosdn.127.net/_PhotoUploadUtils_7fe78281-d449-46c8-92c0-4eae7b830b44.png其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程:http://edu-image.nosdn.127.net/_PhotoUploadUtils_e293440d-3f00-4cfa-8f3b-8c24db4769b6.png则在这个估计结果中，http://edu-image.nosdn.127.net/_PhotoUploadUtils_955c24f3-80bd-4ff5-b265-0f7e2f9dc98b.png = （）。
举一反三
- 为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程：[img=286x29]1803a1bddedac8d.png[/img]其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程:[img=202x30]1803a1bdeabe17d.png[/img]则在这个估计结果中，[img=16x24]1803a1bdf4881c1.png[/img] = （）。
- 为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程：[img=286x29]18032fe386a3fe9.png[/img]其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程:[img=202x30]18032fe391d2b6a.png[/img]则在这个估计结果中，[img=16x24]18032fe39a4c2b5.png[/img] = （）。
- 为了研究性别对工资的影响，某研究者用了一组男性工人和女性工人的数据得到如下方程：[img=286x29]18032fe3a4bf7a3.png[/img]其中Wage是工人的小时工资，二元变量Male当个体性别为男时取值1，否则为0。假设该研究者定义另一个变量Female，当个体性别为女时取值1，否则为0，并使用同一组数据得到如下方程:[img=202x30]18032fe3af8078d.png[/img]则在这个估计结果中，[img=16x24]18032fe3b71e70b.png[/img] = （）。
- 中国大学MOOC: 假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是：
- 假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是： A: Male系数为正，Female系数为负； B: Male系数为负，Female系数为正； C: Male和Female的系数数值相等； D: 回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性。