第十四章 二值因变量模型：通过本章学习，学生掌握二值因变量的使用范围，以及二值因变量的三种模型：线性概率模型，Probit模型和Logit模型。对后两种重要估计模型及模型的估计推断方法。14.1线性概率模型及其优缺点:线性概率模型及其优缺点[单选题]下列说法错误的是选项:[二值因变量模型无法给出具体的Y取1或0的结果，而只能对于Y的取值做概率上的估计, 在对线性概率、probit、logit模型进行拟合状况评价时，不能采用与普通多元线性回归一样的拟合指标, 在对线性概率、probit、logit模型进行估计时，估计方法和普通的多元线性回归一致, 在二值因变量模型中，因变量取1的概率可以不是自变量的线性函数]
14.2Probit和Logit模型解释:Probit和Logit模型解释
14.3Probit和Logit模型模型的估计（MLE）:Probit和Logit模型模型的估计（MLE）
14.4模型的推断/拟合好坏的评价:模型的推断/拟合好坏的评价
14.5其他的受限因变量模型：多项选择模型/有序响应模型，截断数据/Tobit模型:其他的受限因变量模型：多项选择模型/有序响应模型，截断数据/Tobit模型
14.6二值因变量模型的Stata操作:二值因变量模型的Stata操作
[单选题]
用Logit模型估计得某一组变量作用结果如下：(其中F为logistic分布的累积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量)
X对Y取1概率的影响程度显著依赖于Z吗？
[单选题]
用Logit模型估计得某一组变量作用结果如下：(其中F为logistic分布的累积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量)
若Z=1，当X从0.3上升到0.4时，Y=1的概率预测值变化为：
, 增加0.5%
, 增加2.1%, 降低2.1%]
[单选题]用Logit模型估计得某一组变量作用结果如下：(其中F为logistic分布的累积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量)
对于该模型结果中X的系数解释正确的是选项:[在Z=0的情况下，X每增加一个单位，Y=1的概率降低33%, 在Z=0的情况下，初始值为0的X增加一个单位，Y=1的概率降低F（-0.22）-F(-0.55), X每增加一个单位，Y=1的概率降低33%, 在Z=0的情况下，X每增加一个单位，Y=1的概率降低F（-0.33）][单选题]在二值因变量模型中，预测值为0.8意味着选项:[给定解释变量的值，因变量等于1的概率为20%, 给定解释变量的值，因变量等于1的概率为80%, 给定解释变量的值，因变量的值为0.8, 该模型没有意义，因为因变量只能取0或1]
[单选题]在线性概率模型 Yi= β0+ β1Xi+ ui 中，下列说法错误的是选项:[E(Yi|Xi) = β0+ β1Xi, 系数β1表示自变量X变化一个单位所引起的Y的取值的变化, Pr(Y=1|X) = β0+ β1Xi, 该模型中预测概率的值可能小于0或者大于1]
[单选题]Probit模型的有效估计通常采用选项:[普通最小二乘法
, 非线性最小二乘法
, 线性概率模型的估计方法
, 极大似然估计法
]
[单选题]关于线性概率模型，正确的是选项:[线性概率模型和多元回归模型的估计方法不一致, 线性概率模型预测出的概率总是合理的, 线性概率模型一定是异方差的, 线性概率模型的拟合好坏程度由R^2决定]
[单选题]对于线性概率模型，唯一解释变量X的系数估计值为0.5，这意味着选项:[X每增加1个单位，因变量取1的概率预测值增加0.5, X取1时，因变量取1的概率预测值为0.5, X每增加1个单位，因变量的预测取值增加0.5, X取1时，因变量的取值为0.5]
[单选题]下列关于伪
的说法错误的是选项:[伪可以用来度量probit模型和logit模型的拟合状况, 伪基于似然函数计算得出, 伪可以用来度量线性概率模型的拟合状况, 伪通过对进行一些调整而得到]
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