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第3

SlidesbyNiels-HugoBlunchWashingtonandLee使用回歸的步查閱文獻(xiàn)，獲得理論模具體化模型：解釋變量與函數(shù)形假設(shè)系數(shù)的期望符收集數(shù)據(jù)，檢查并清理數(shù)估計與評估模報告結(jié)3- (參 3-3-三個方面的任一錯誤被稱為設(shè)定誤包含了多余的解釋變量有時，研究者通常根據(jù)他們的偏好做出選例如：構(gòu)建需求函數(shù)時，理論告訴我們互補(bǔ)品、替代品的價格都是重的解釋變量，然而3-Step3測 (3.2)3-條件是必須是來自同一總體的樣這樣選擇的原因是自由度（曾經(jīng)在2.4中提到過估計的回歸系數(shù)需要一個高的精3-3-3-Table2.2異常值是一個明顯超某學(xué)生獲得7.0的GPA，而大多數(shù)學(xué)生是負(fù)的消費3-Step5計與評估模一旦steps1–4–使用Eviews或Stata，采用OLS方法，估計線性回歸?；貧w模型對數(shù)據(jù)的擬估計的回歸系數(shù)的符Step6告結(jié)歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，t 歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，t時，家庭酒店連鎖店)分店的最優(yōu)地址查閱酒店業(yè)的背景資與公司內(nèi)部不同的專 進(jìn)行交 N=直接競爭者的數(shù)量，在Woody’s地址2英里半徑P流量，選址3英里半徑I=人均收入，P度量的人口范圍Step3 每一個經(jīng)理評估每一個變量是一所有的酒店都被包括進(jìn)了樣所有的信息都來自同一Tables3.1、3.3中，一旦獲得數(shù)據(jù)集，可將其錄入電然后，就可以使用軟件進(jìn)行OLS回歸分估計的結(jié)果為估計的系數(shù)與預(yù)期一致，且擬合優(yōu)度也是令人滿意潛在的新地址的N、P、I變量的值被代入(3.5)，以預(yù)測Step6告結(jié)TableWoody’s例數(shù)EviewsTableTableTable運(yùn)行結(jié)果(使用Table運(yùn)行結(jié)果(

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