(2)残差分析 (三)思考与实践 解释为什么通过最大化厄或最小化6（回归标准误）来选择模型是一回事 (四)教学方法与手段 课堂讲授 第七章含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量 (一)目的与要求 1.掌握描述定性信息的适当方法 2.掌握如何在多元回归模型中包含定性解释变量 3.了解线性概率模型的缺陷和优势 (二)教学内容 1.主要内容 (1)对定性信息的描述 (2)如何在模型中加入一个虚拟自变量 (3)使用多类别虚拟变量 (4)涉及虑拟变量的交互作用 (5)二值因变量：线性概率模型 (6)对政策分析和项目评价的进一步讨论 (7)离线因变量的回归结果解释 2.基本概念和知识点 (1)虚拟变量 (2)交互作用 (3)线性概率模型 3.问题与应用（能力要求） (1)解释虚拟自变量系数的含义 (2)解释虚拟自变量和其他自变量的交互作用 (3)解释离线因变量的回归结果 (三)思考与实戰 1.设定包含虚拟自变量及其与其他变量交互作用的多元回归模型，并对模 型结果进行解释。 2.介绍线性概率模型的局限性和优势 (四)教学方法与手段 课堂讲授 第八章异方差性6 （2）残差分析 （三）思考与实践 解释为什么通过最大化 R2 或最小化  ˆ （回归标准误）来选择模型是一回事 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第七章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量 （一）目的与要求 1.掌握描述定性信息的适当方法 2.掌握如何在多元回归模型中包含定性解释变量 3.了解线性概率模型的缺陷和优势 （二）教学内容 1.主要内容 （1）对定性信息的描述 （2）如何在模型中加入一个虚拟自变量 （3）使用多类别虚拟变量 （4）涉及虚拟变量的交互作用 （5）二值因变量：线性概率模型 （6）对政策分析和项目评价的进一步讨论 （7）离线因变量的回归结果解释 2.基本概念和知识点 （1）虚拟变量 （2）交互作用 （3）线性概率模型 3.问题与应用（能力要求） （1）解释虚拟自变量系数的含义 （2）解释虚拟自变量和其他自变量的交互作用 （3）解释离线因变量的回归结果 （三）思考与实践 1.设定包含虚拟自变量及其与其他变量交互作用的多元回归模型，并对模 型结果进行解释。 2.介绍线性概率模型的局限性和优势。 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第八章 异方差性