虚拟变量回归模型案例分析

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1、第十讲虚拟变量回归模型案例ANOVA模型ANCOVA模型10.1ANOVA模型季节调整（除季节性）春节期间百货公司的销售夏天对冰激淋和软饮料的需求许多基于月度或季度的经济时间序列都表现出季节特征。从一个时间序列中剔掉季节因素，使我们能专注于诸如趋势之类的其他因素，意义往往更为重大。在美国，诸如失业率、消费者价格指数、生产者价格指数和工业生产指数等重要的经济时间序列通常都以季节调整后的形式公布考察美国1978年第一季度到1985年第四季度的冰箱销售量的变化趋势。通过虚拟变量剔除掉季节的影响，建立ANOVA模型。被解释变量：冰箱销售量（千台）定性变量：季度虚拟变量个数：3基组：第四季度

2、数据搜集1978Q11317.0001.0000000.0000000.0000001978Q21615.0000.0000001.0000000.0000001978Q31662.0000.0000000.0000001.0000001978Q41295.0000.0000000.0000000.0000001979Q11271.0001.0000000.0000000.0000001979Q21555.0000.0000001.0000000.0000001979Q31639.0000.0000000.0000001.0000001979Q41238.0000.0000000.

3、0000000.0000001980Q11277.0001.0000000.0000000.0000001980Q21258.0000.0000001.0000000.0000001980Q31417.0000.0000000.0000001.0000001980Q41185.0000.0000000.0000000.0000001981Q11196.0001.0000000.0000000.0000001981Q21410.0000.0000001.0000000.0000001981Q31417.0000.0000000.0000001.0000001981Q4919.0000

4、0.0000000.0000000.0000001982Q1943.00001.0000000.0000000.0000001982Q21175.0000.0000001.0000000.0000001982Q31269.0000.0000000.0000001.0000001982Q4973.00000.0000000.0000000.0000001983Q11102.0001.0000000.0000000.0000001983Q21344.0000.0000001.0000000.0000001983Q31641.0000.0000000.0000001.0000001983

5、Q41225.0000.0000000.0000000.0000001984Q11429.0001.0000000.0000000.0000001984Q21699.0000.0000001.0000000.0000001984Q31749.0000.0000000.0000001.0000001984Q41117.0000.0000000.0000000.0000001985Q11242.0001.0000000.0000000.0000001985Q21684.0000.0000001.0000000.0000001985Q31764.0000.0000000.0000001.

6、0000001985Q41328.0000.0000000.0000000.000000回归结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:10/18/10Time:10:47Sample:1978Q11985Q4Includedobservations:32VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1160.00059.9904119.336420.0000D162.1250084.839260.7322670.4701D2307.500084.839263.6245010.0011D340

7、9.750084.839264.8297220.0000R-squared0.531797    Meandependentvar1354.844AdjustedR-squared0.481632    S.D.dependentvar235.6719S.E.ofregression169.6785Akaikeinfocriterion13.22216Sumsquaredresid806142.4    Schwarzcriterion13.40537Loglikel