虚拟变量的交互效应（）
A: 在模型中引入两个及以上虚拟变量作解释变量时才有可能出现
B: 会影响OLS估计量的小样本性质
C: 即“虚拟变量陷阱”
D: 即“虚拟变量陷阱”
A: 在模型中引入两个及以上虚拟变量作解释变量时才有可能出现
B: 会影响OLS估计量的小样本性质
C: 即“虚拟变量陷阱”
D: 即“虚拟变量陷阱”
A,A,A,C,D
举一反三
- 虚拟变量的交互相应（ ） A: 在模型中引入两个及以上虚拟变量做解释变量时才有可能出现 B: 将影响OLS估计量的性质 C: 通过虚拟变量相乘反映 D: 即“虚拟变量陷阱”
- 虚拟变量陷阱是指（） A: 无法为模型引入虚拟变量 B: 引入虚拟变量导致自相关 C: 无法确定引入虚拟变量个数 D: 引入虚拟变量导致完全多重共线性
- 虚拟变量陷阱是因为错误地引入虚拟变量，导致模型出现（ ）问题。 A: 异方差 B: 自相关 C: 多重共线性 D: 随机解释变量
- 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”。
- 所谓的“虚拟变量陷阱”的实质是由于虚拟变量引入不当，模型出现严重异方差。
内容
- 0
解释变量包含K个定性变量的回归中,可选用K-1个虚拟变量去表示,这并不会出现“虚拟变量陷阱”:
- 1
在引入虚拟变量后，OLS估计量的性质受到了影响。
- 2
“虚拟变量陷阱”一般是指由于引入虚拟变量个数与其分类数目相同所出现的模型无法估计的问题。（ ）
- 3
为避免陷入虚拟变量陷阱,若一个定性变量有m类,则要引入m个虚拟变量。( )
- 4
虚拟变量陷阱问题,是由于在模型中引入的虚拟变量( <br/>) A: 过多 B: 过少 C: 不准确 D: 恰当