发布时间 : 星期一 文章计量经济学第10章软件操作更新完毕开始阅读
显然拒绝原假设，表示有结构变化。两个系数不全为0，即改变截距或者斜率，或者兼有。而t检验告诉我们，两者都有改变。
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P214虚拟变量的交互作用，可惜没有提供数据，所以利用统计学课本中的有交互作用双因素方差分析例子说明。
统计学STATISTICS(第四版)可重复双因素分析(例题)【例】城市道路交通管理部门为研究不同的路段和不同的时间段对行车时间的影响，让一名交通警察分别在两个路段和高峰期与非高峰期亲自驾车进行试验，通过试验共获得20个行车时间(单位：min)的数据，如下表。试分析路段、时段以及路段和时段的交互作用对行车时间的影响10 -76作者：贾俊平，中国人民大学统计学院作者：贾俊平，中国人民大学统计学院 做有交互作用的双因素方差分析则要求数据为
路段1 路段2 1 26 19 2 24 20 3 27 23 4 25 22 5 25 21 6 20 18 7 17 17 8 22 13 9 21 16 10 17 12 如果要做回归，则要把数据转换 行车时
路段 时段
间 26 1 1 24 1 1 27 1 1 25 1 1 25 1 1 20 1 0 17 1 0 22 1 0 21 1 0
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17 1 0 19 0 1 20 0 1 23 0 1 22 0 1 21 0 1 18 0 0 17 0 0 13 0 0 16 0 0 12 0 0
这里时段中高峰用1表示，非高峰期用0表示，路段1用1表示，路段2用0表示。
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得到结果是
方差分析：可重复双因素分析 SUMMARY 路段1 路段2 总计
1
观测数 5 5 10 求和 127 105 232 平均 25.4 21 23.2 方差 1.3 2.5 7.066667
6
观测数 5 5 10 求和 97 76 173 平均 19.4 15.2 17.3 方差 5.3 6.7 10.23333
总计 观测数 10 10 求和 224 181 平均 22.4 18.1 方差 12.93333 13.43333 方差分
析
差异源 SS df MS F P-value F crit 样本 174.05 1 174.05 44.06329 5.7E-06 4.493998 列 92.45 1 92.45 23.40506 0.000182 4.493998 交互 0.05 1 0.05 0.012658 0.911819 4.493998 内部 63.2 16 3.95 总计 329.75 19
显然路段和时段都有显著影响，而交互效应不显著。用虚拟变量回归得到：
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