【摘 要】
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<正>一、引言 在我们以往研究的回归模型: Y=β0+β1x1+β2x2+……+βmxm+e中,所有的变量都是通常的定量变量。例如长度、重量、人口、产量等等。但在许多实际应用问题中,另
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<正>一、引言 在我们以往研究的回归模型: Y=β0+β1x1+β2x2+……+βmxm+e中,所有的变量都是通常的定量变量。例如长度、重量、人口、产量等等。但在许多实际应用问题中,另外一种变量——定性变量用得越来越多。这种定性变量并非真正有数量上的变化,而只有特性上的差异。例如天气（阴、晴）,性别（男、女）、职业（工人、农民、技术员、教师等）、颜色（黑、白）、品种等等。定性变量在许多实际问题中的作用是不可忽视的,在生物的分类、地质年代的划分等问题中,某些定性变量甚至起决定性的作用。因此,只限于定量变量的回归模型的研究是远远不能满足需要的,还需对具有定性变量的回归模型进行研究。
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