下的为0或1,那么参数B2的估计值将减半,其T值也将减半 (2)在引入虚拟变量后,普通最小二乘法的估计值只有在大样本情况下才是无偏的 5-25.根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据,我们得到了如下的咖啡需 求函数的回归方程 hQ=1.2789-0.1647+0.5115hl1+0.1483hP-000897-00961D1 (-214)(1.23) (0.55)(-3.36)(-3.74) -0.1570D2-0.0097D (-6.03)(-0.37) R2=080 其中:ρ—一—人均咖啡消费量(单位:磅) P—一咖啡的价格(以1967年价格为不变价格) P’一一茶的价格(1/4磅,以1967年价格为不变价格) T—一时间趋势变量(1%61年第一季度为1,……1977年第二季度为66) D1-—1:第一季度;D2--1:第二季度;D3-—1:第三季度 要求回答下列问题 (1)模型中P、Ⅰ和P'的系数的经济含义是什么? (2)咖啡的价格需求是否很有弹性? (3)咖啡和茶是互补品还是替代品? (4)如何解释时间变量T的系数? (5)如何解释模型中虚拟变量的作用? (6)哪一个虚拟变量在统计上是显著的? (7)咖啡的需求是否存在季节效应? 5-26.为了研究体重与身高的关系,我们随机抽样调查了51名学生(其中36名男生,15 名女生),并得到如下两种回归模型: W=-232.06551+5.5662h 52066)(86246) W=-1229621+238238D+3.7402h (b)下的为 0 或 1，那么参数  2 的估计值将减半，其 T 值也将减半； （2）在引入虚拟变量后，普通最小二乘法的估计值只有在大样本情况下才是无偏的； 5-25．根据美国 1961 年第一季度至 1977 年第二季度的季度数据，我们得到了如下的咖啡需 求函数的回归方程： t t t Pt T D t Q P I 0961 1 1.2789 0.1647 0.5115ln 0.1483ln 0.0089 0. ˆ ln = − + + − − (−2.14) (1.23) (0.55) (−3.36) (−3.74) D2t 0097D3t − 0.1570 − 0. (−6.03) (−0.37) 0.80 2 R = 其中： Q ——人均咖啡消费量（单位：磅） P ——咖啡的价格（以 1967 年价格为不变价格） P ——茶的价格（1/4 磅，以 1967 年价格为不变价格） T ——时间趋势变量（1961 年第一季度为 1，……1977 年第二季度为 66） D1——1：第一季度； D2——1：第二季度； D3 ——1：第三季度 要求回答下列问题： （1）模型中 P 、 I 和 P 的系数的经济含义是什么？ （2）咖啡的价格需求是否很有弹性？ （3）咖啡和茶是互补品还是替代品？ （4）如何解释时间变量 T 的系数？ （5）如何解释模型中虚拟变量的作用？ （6）哪一个虚拟变量在统计上是显著的？ （7）咖啡的需求是否存在季节效应？ 5-26．为了研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了 51 名学生（其中 36 名男生，15 名女生），并得到如下两种回归模型： W ˆ = −232.06551+ 5.5662h （a） (−5.2066) (8.6246) W ˆ = −122.9621+ 23.8238D + 3.7402h （b）