在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程 [图]中，...

在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程中，要检验两个组别的回归是否相同，你需要

A、用 t 检验分别检验；

B、用F检验联立检验和；

C、用t检验检验；

D、用F检验联立检验和。

在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程中，要检验两个组别的回归是否相同，你需要

A、用 t 检验分别检验；

B、用F检验联立检验和；

C、用t检验检验；

D、用F检验联立检验和。

在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程中，, 要检验两个组别的回归是否相同，你需要：

A、

B、

C、

D、

在回归方程中，G代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。若G的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：

A、

B、

C、

D、

在回归方程中，G代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。若G的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：

A、

B、

C、

D、

A、1或2

B、2或3

C、2

D、3

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”

变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟变量：一个虚拟变量表明孩子是不是男孩，另一个虚拟变量则表明这个孩子是不是白人。

(i)在第一个方程中，解释变量cigs的系数。具体而言，每天多抽10根烟对婴儿出生体重有何影响?

(ii)在第一个方程中，保持其他因素不变，预计一个白人孩子的出生体重比一个非白人孩子重多少?这个差异是统计显著的吗?

(iii)评价motheduc的估计影响和统计显著性。

(iv)从这些给定信息中，为什么不能计算出检验motheduc和fatheduc联合显著性的F统计量?为了计算这个统计量，还需要做些什么?