在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中就引入m个虚拟变量。（2.0分）

将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（ ） 将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（） 需要将一年四个季度引入有截距的回归模型中，需要引入的虚拟变量个数为 回归模型中引入虚拟变量的作用？有哪几种基本引入方式？ 中国大学MOOC: 虚拟应变量模型不能采用虚拟变量为解释变量。 当模型中存在截距项时，每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1 将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中，则需要引入虚拟变量的个数为（） 根据因素的属性类别，引入虚拟变量，可以提高模型的精度。 为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。 虚拟变量引入的原则是什么？ 对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ ） 对于含有截距项的计量经济模型，若想将一个含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为： 由于引入虚拟变量，回归模型的截距项和斜率都发生变换，则这种模型称为（）。 “虚拟变量陷阱”是指模型出现了 中国大学MOOC: 虚拟变量的个数一般比定性变量的状态个数少1。 虚拟变量的引入方式有加法方式和 方式 如果一个回归模型包含截距项，对一个具有m个特征的质的因素需要引入的虚拟变量个数为（） 虚拟变量（ ） 如果一个模型中不包含截距项，对一个具有m个特征的质的因素可以引入虚拟变量的个数最多是()。 以下关于虚拟应变量模型的说法错误