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模型中引入与解释变量无关的变量
求解计量经济学:为什么
模型中引入
一个
无关的解释变量
会导致最小二乘估 ...
答:
因为
无关的变量
肯定是远离
模型
拟合曲线的,最小二通过平均后拟合结果当然会精度下降
...若解释变量之间是完全
不相关的
,那么
引入的解释变量
就不会再被剔 ...
答:
简单说,之所以有新的解释变量进入或者剔除,那是因为解释变量之间存在一定程度的相关,用某个变量可以解释其他变量,因而有些变量就是多余的。既然解释变量之间是完全
不相关的
,这就意味着,新
引入的变量
不会被已有的
解释变量解释
,因而肯定不会被剔除;之前被剔除的变量也不会因为新
变量的引入
而重新具有解...
回归
模型中
加入
无关变量
是否会导致严重估计偏差,为什么
答:
是。在回归分析中,当自变量之间出现多重共线性现象时,常会严重影响到参数估计,扩大
模型
误差,并破坏模型的稳健性,因此自变量之间出现多重共线性现象在回归模型中会导致严重估计偏差。回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。
为什么随机误差项
和解释变量不相关
?
答:
假设随机误差项
和解释变量不相关的
前提是线性回归
模型中
的一个常见假设,称为“无相关误差假设”(Assumption of no correlation in errors)。该假设基于以下两个理由:1. 模型可靠性:如果随机误差项与解释变量高度相关,则会导致回归系数不准确、标准误估计偏低、t统计值过大,从而影响模型的可靠性。2....
在
模型
设定时,如果遗漏了相关
变量
,OLS会出现什么后果?而如果包含了
无关
...
答:
6、随机误差项服从正态分布。如果该变量与剩余的变量相关,小样本下,系数OLS估计量是有偏的,大样本也是非一致性的,主要是因为被剔除的
解释变量
包含在随机误差项里,这时解释变量与随机误差项相关,产生内生性问题;如果变量与剩余
的变量无关
,斜率项系数满足无偏性和一致性,但截距项系数却是有偏的。
计量经济学问题
答:
3、在一些期刊上看到回归
模型中引入
控制变量。控制变量究竟起什么作用,应该如何确定控制变量呢?答:在研究中,通常有主要关心
的变量
,其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归(极端情形为一元回归),则容易存在遗漏变量偏差(omittedvariable bias),即遗漏变量
与解释变量
...
在双向固定
模型中
主要
解释变量
与被解释变量相关性与原本假定的相反怎么...
答:
在双向固定效应
模型中
,如果主要
解释变量
与被解释变量的相关性与原本的假定相反,通常需要考虑以下几个方面:检查变量是否被正确测量:如果变量被错误测量,那么可能会出现相关性的偏差。因此,需要重新检查变量的测量方法和数据。检查是否存在中介变量:可能存在一个或多个中介变量,这些变量可能是主要解释变量...
狭义计量经济
模型
是指
答:
计量经济学
模型
是要在样本数据,即变量的样本观测值的支持下,采用一定的数学方法估计参数,以揭示变量之间的定量关系。所以所选择
的变量
必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须
引入
个别对被
解释变量
有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三,选择变量时...
单方程计量经济学
模型中
被
解释变量
是随机的吗
答:
我们知道
变量
与随机变量是即有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时,变量就变成了随机变量;当随机变量的取值概率为1时,随机变量就变成了变量。变量与随机变量的联系与区别搞清楚了。以后在描述变量时,大胆地使有社会统计学,在描述随机变量时,就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学,...
一元线性回归
模型的
基本假定包括
答:
多元线性回归分析的基本假定包括如下:1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项
与解释变量不相关
假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:...
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