Переменная взаимодействия для анализа влияния события на коэффициент наклона

Для того чтобы установить влияние какого-либо качественного события на коэффициент наклона при количественной (нефиктивной) переменной в модели линейной регрессии, используют специальный вид переменных. В эконометрике, если мы хотим проверить, меняется ли угол наклона прямой регрессии (интенсивность влияния фактора \( x \)) под воздействием некоторого события, в модель вводится произведение фиктивной переменной \( D \) на количественную переменную \( x \). Такая конструкция называется переменной взаимодействия или фиктивной переменной для коэффициента наклона. Рассмотрим уравнение: \[ y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 (D \cdot x) + \varepsilon \] Здесь член \( (D \cdot x) \) позволяет коэффициенту при переменной \( x \) принимать разные значения в зависимости от того, произошло событие (\( D=1 \)) или нет (\( D=0 \)). Согласно предложенным вариантам в тесте: Правильный ответ: фиктивную переменную для коэффициента наклона. (Примечание: вариант "фиктивную переменную взаимодействия" также по смыслу является верным термином, но в учебной литературе по эконометрике для уточнения влияния именно на наклон чаще используется формулировка "фиктивная переменная для коэффициента наклона").