受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下 1—本科毕业 2—硕士毕业 3—博士毕业 ，性别male是虚拟变量，男性取值为1，女性取值为0。这种设定方式下，基础类别是“男性”
举一反三
- 受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下 1—本科毕业 2—硕士毕业 3—博士毕业 ，性别male是虚拟变量，男性取值为1，女性取值为0。这种设定方式下，基础类别是“男性”
- 受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下 1—本科毕业 2—硕士毕业 3—博士毕业 ，考虑受教育程度的作用，最多可引入（ ）个虚拟变量。
- 受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中...ucation是分类变量，有1+2=3。
- 医学教育分为哪几个阶段? 本科、硕士、博士|本科及研究生教育|院校教育、毕业后教育、终生的再教育|本科教育
- 假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解释变量包括二元变量Male（当个体性别为男时取值1，否则为0）、二元变量Female（当个体性别为女时取值1，否则为0）以及常数项。因为女性的收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是： A: Male系数为正，Female系数为负； B: Male系数为负，Female系数为正； C: Male和Female的系数数值相等； D: 回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性。