不行就是不行。最好去修点计量的课，这是最基本的问题。

看看我的讲义 7.2 虚拟变数 (量)：

虚拟变量，取值为0和1.
例如： price=beta0 + beta1*D  + e
      D=0表示离学校远的房子；D=1表示离学校近的房子。
     估计完参数：E（price|D)=b0 + b1*D

这时候，虚拟变量D的系数b1表示的是离学校近的房子的平均价格E（Price|D=1）与离学校远的房子的平均价格E（Price|D=0）的差异。
      b1=E（Price|D=1）-E（Price|D=0）

其实，b1也可以理解为边际影响，解释变量增加1个单位被解释变量变化多少。 δE（price|D)/ δD=b1
那么解释变量D增加1个单位，既然D只有两个值0和1，增加1个单位不就是从0 增加 到 1，平均房价变化多少。
这是这样解释比较别扭。

谢谢各位老师的耐心指导！

我学习一下！谢谢老师！

已学习！谢谢老师！

我的研究也是这样，请问您想到用什么方法了吗

当解释变量是二值（0-1）变量时，OLS 回归中的系数解释方式与连续变量略有不同。在模型 \(y = \beta_0 + \beta_1x + u\) 中，如果 x 是一个二值变量：

- 当 x=0 时，回归方程简化为 \(y=\beta_0+u\)
- 当 x=1 时，方程变为 \(y=\beta_0+\beta_1+u\)

因此，在控制其他因素不变的情况下，当解释变量从0变为1（或从1变为0），因变量的预期变化量就是 \(\beta_1\)。这意味着 \(\beta_1\) 可以被理解为 x 由0变为1时 y 的平均变化量。

对于经济意义的解读：如果 \(\beta_1=2\), 可解释为在其他条件不变的情况下，当二值变量从0变为1时，连续因变量 y 预计会增加2个单位。这种解释方式更符合二值变量作为类别或事件指示器的角色。

综上所述，尽管系数的解读方式与处理连续变量时有所不同，但依然遵循了控制其他因素不变的原则，并且能够直观地表达出解释变量状态变化对因变量预期值的影响程度。

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