变量

你上面已经回答了如何选择变量。。（可以说你的几个是计量经济学模型变量选择的标准）。但是估计即使你明白了这几个标准。。你依然不知道如何选择变量。。实际过程中，如果你用已有经济模型，那变量你肯定能找到；如果你自己建造模型，那么变量的选择几乎都是一个一个试，即建立模型经济，看模型是否符合众多的检验！

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。

是的。解释变量至少有两个的线性回归模型，一般形式为如果不作说明，是不包括常数项的解释变量的个数。如果把常数项看做取值为1的虚变量，那么解释变量的个数是解释变量前的系数。

因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值，因此x此时不是随机变量，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。扩展资料在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。

如果甲导致乙的结果发生变化，则导致的原因甲就是解释变量，而引起的结果已就属于因变量。

解释变量(explanatory variable)又称独立变量(independent variable),与之相对的是非独立变量(dependent variable). 一般的解释变量就是X, 非独立变量就是Y. 因为X的值是独立的,只取决于自身,而回归模型中Y的值取决于X所以叫非独立变量.比方说我们想研究年龄(X)与收入(Y)的回归模型.则模型大致为:Y=a+bX+e,其中我们认为随着年龄X的增大,收入Y也会增大.a是截距,b是斜率,e是error. X年龄不受收入的影响,但Y收入却受年龄X的影响.故如此取值!打出来不容易啊..请采纳吧~~

解释变量是，原因；被解释变量是，结果；控制变量是，参数（即外部因素）例如：y=a*x+b。其中x为解释变量，y为被解释变量，ab就是控制变量！

解释变量是,原因；被解释变量是,结果；控制变量是,参数（即外部因素） 例如：y=a*x+b.其中x为解释变量,y为被解释变量,ab就是控制变量!

解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料两个或两个以上的变量之间所具有的变化规律进行拟合，确立一个相应的数学表达式（经验公式），通过一个或多个变量的变化去解释另一个变量变化的方法，以便从定量的角度由已知量推测未知量，在此过程中，用来解释其他变量变化的量就是预测变量，而被解释的变量就是被预测变量。一元回归分析，只考虑一个预测变量和一个被预测变量的回归问题而进行的分析；多元回归分析则是含有两个或两个以上预测变量且只有一个被预测变量的回归分析。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

这个说法是错的

内生变量与随机项相关外生变量与滞后变量所以先决变量只能作为解释变量。先决变量只能作为解释变量，定义根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模型。

控制变量前后模型怎么解释,关于这个问题有以下解释：理论上我们关注解释变量。但是在数学模型上并没有区分，解释变量、控制变量在模型上都是在等号的右边。；对有偏差 (biased) 的控制变量系数的边际效应解释是存在问题的，研究人员可能会发现错误的结论，除非可以确定在回归分析中考虑了结果变量的所有相关影响因素 (all-causes regression)，否则不建议在实证研究中讨论控制变量的系数。同时，我们也建议仅将控制变量视为识别因果关系的干扰项，并不要在报告结果中展示 (Liang 和 Zeger，1995)。因此，研究人员应考虑在解释其分析结果时完全忽略它们。 简而言之，我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

解释变量与控制变量都是自变量,为了突出研究的问题进行了区分. 解释变量是指着重研究的自变量,是研究者重点考查对因变量有何影响的变量. 而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量,即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量,是研究者不想研究,但会影响研究结果的,需要加以考虑的变量.

应注意下列问题：（1）回归方程只适用于我们所研究的样本的总体；（2）我们所建立的回归方程一般都有时间性；（3）样本取值的范围会影响回归方程的适用范围；（4）不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值．

解释变量是定性变量时，使用方法。1、解释变量亦称说明变量、可控制变量，是经济计量模型中的自变量，解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。2、市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量，价格变量是该模型的解释变量。

（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。（2）要考虑数据的可得性（3）要考虑所以入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。

变量在某一运动过程中数值变化的量。如物体运动所经过的路程是一个变量。表示变量的数叫变数。变量和变数有时通用。

变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

解释变量是定性变量时的使用方法：1、对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。2、价格变量是该模型的解释变量，在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。3、对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现。

1、打开spss以后，打开合并的数据，如图所示，在菜单栏上点击：data-merge file-addvariable。2、打开合并变量对话框，点击browse。3、找到要合并的第二个文件，再点击open。4、对话框点击continue按钮。5、要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，先选中id，让id变为排除变量。6、接着在排除变量中，选中id，将其添加到关键变量中。7、最后，点击左下角的ok，即可开始合并变量，这样操作即可解决问题。

不乱使用就没事。

在理论上也是可以的。但是如果真的这么做的话，很容易因为遗漏重要解释变量而遭到质疑。控制变量：无法确定是否属于模型的变量，也可以理解为没有经济理论支持的变量。

在财务管理基础中，选择有价证券需要考虑以下变量：1. 风险：有价证券的风险是一个关键变量。投资人应该考虑证券的价格波动，以及公司或国家的政治、经济和财务状况等，这些都会影响证券的价值。2. 收益：投资人应该考虑证券的收益水平，包括证券的股息、利息和资本收益，以及证券的收益与市场平均水平的比较。3. 流动性：证券的流动性是指在市场上能够快速、容易地进行买卖交易的程度。投资人应该考虑证券的流动性，以防止在需要变现时无法迅速出售证券，造成损失。4. 成本：投资人应该考虑证券的交易成本，包括证券交易的佣金、税费和其他费用等，这些会直接减少投资人的收益。5. 市场条件：投资人应该考虑市场的整体状况，包括市场的流动性、市场的规模、市场的竞争力等。这些都会影响证券的价格和收益水平。6. 投资目标：最后，投资人应该考虑自己的投资目标。如果投资人是为了长期投资和价值增长而投资，那么可能会选择稳健的股票，如果是短期投资和快速赚钱，可能会选择高风险的证券等。

5. 依据变量法种中影响管理宽度的主要影响因素为A. 职能相似性B. 地区相似性C. 职能复杂性D. 指导和控制工作量E. 协调工作量正确答案：ABCDE

我估计你的意思是想用compute命令，把三个变量进行计算得到一个综合变量吧？点击：transform点击：computer variables然后就出现了对话框，左边输入新变量的名字（随便取，不好和已存在变量相同），右边输入三个变量的综合方法（加减乘除....)

1、打开spss以后，先要打开第一个要合并的数据，再合并变量如图所示，在菜单栏上执行：data--mergefile--addvariable。2、打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件。3、找到要合并的第二个文件，再点击open即可。4、回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置。5、在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量以后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。6、要想合并变量必须制定关键变量，也就是keyvariables，因为我们的关键变量是id，这个id在newactivedataset中，先选中id，点击如图所示的按钮，让id变为排除变量。7、接着在排除变量中，选中id，点击如图所示的按钮，将其添加到关键变量中。8、点击ok按钮，即可开始合并变量。

可能是有一些变量没有转入对话框两个数据库（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）。SPSS它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法。spss是一个非常好用的统计分析软件,spss用于统计学分析。

打开spss以后，先要打开第一个要合并的数据，然后合并变量如图所示，在菜单栏上执行：data--merge file--addvariable打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件找到要合并的第二个文件，然后点击open回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量以后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，因为我们的关键变量是id，这个id在new active dataset中，先选中id，然后点击如图所示的按钮，让id变为排除变量接着在排除变量中，选中id，点击如图所示的按钮，将其添加到关键变量中8点击ok按钮，开始合并变量，一般会弹出警告框，点击ok即可。

把那个变量PRINT出来。。。

就是实际就业环境的描述，外加目前英语专业研究生的就业期望描述，分析这两个内容的关系（connectiveness）.最好要有总结图表，社会调查，Interview...

【答案】：A、B、C、D临床心理研究技术。 临床研究中采用的策略或评估方法有：直接观察法、被试的自我报告法（利用问卷或调查表收集受试者个人报告资料）、生理（生化）测量法和实验任务的作业测量法。

因变量可以是关键变量的。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。

合并数据库吧？关键变量是两个库都要有的，而且要具有唯一性。

Both files provide cases是合并后的数据由原来两个数据文件共同提供。Non-active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是当前数据编辑窗口中的个案，将第二个数据文件中的其他变量合并进来。Active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是第二个数据文件中的个案，将当前数据编辑窗口中的其他变量合并进来。

现在来说，美国作为世界上唯一的超级大国，在各方面都具有非常强大的影响力，对于我们来说，外部环境最关键的一个变量肯定就是美国。

SPSS的"ComputeVariable"功能可以合并多个指标为一个变量。两个数据文件都必须事先按照关键变量值的升序排列，对于排序可参考我以前写的文章，或者搜索“spss教程：数据的排序百度经验”即可。调出相关窗口。因是横向合并，所以选择“添加变量”。已排除的变量”是两个文件中共同拥有的变量名，选择它作为“关键变量”。“新的活动数据集”是最后展示在结果中的变量名。变量名后的“*”表示当前数据编辑窗口中的变量，“+”表示指定文件中的变量。“按照排序文件中的关键变量匹配个案”中通常选择第一个，即“两个文件都提供个案”。

外生变量： 1 不受任何其他变量影响但影响他人的变量，也就是路径图中会指向任何一个其他变量，但不被任何变量以单箭头指涉的变量。 2 其变异量由不属于路径模型的其他变量所决定 3 变量之间可能具有相关，也可能相互独立

精溜操作中，最关键的变量应该是它的一个数据吧。

频度、持续时间和强度。国际上判定体育人口的标准差异较大，在确定我国体育人口的判定标准时，我们认为提出以下的体育人口判定标准是符合我国多数居民实际情况的，是可行的。1，每周身体活动频度3次（含3次）以上。2，每次身体活动时间30分钟以上。3，每次身体活动强度中等程度以上。随着社会的进步、经济的发展，体育人口的发展呈日益增加的趋势。体育人口中的主动体育人口、实质性体育人口和终身体育人口也呈增加的趋势。发展社会体育的重要任务就是增加体育人口、增加自觉参与、不间断参与和终身参与的高质量的体育人口。体育人口：体育人口，是指在一定时期，一定地域，经常从事体育锻炼、健身娱乐，接受体育教育、参加运动训练和竞赛，以及其他与体育事业有密切关系的、具有统计意义的一种社会群体。它是以体育为重要特征并具备人口规模、人口结构、人口空间分布三个基本要素。体育人口是经济和社会发展到一定历史阶段的人口现象和体育现象。体育人口是一项重要的社会体育指标，它反映了人们对体育的参与程度及亲和程度，它是经济和社会发展程度的一个重要标志，它是制定社会体育发展规划与进行体育发展战略研究的一个重要依据。体育人口可以分为实质性体育人口与非实质性体育人口、当然体育人口与或然体育人口、终身体育人口与间接体育人口、主动体育人口与被动体育人口等几类。实质性体育人口（亦称直接体育人口），是指那些亲自参与各种体育活动的人，他们不仅有较好的体育态度、锻炼身体的习惯，并掌握了体育的基本技术和知识，它是体育人口的主体。非实质性体育人口（亦称间接体育人口），是指那些热爱体育运动，对竞技体育饶有兴趣，但不直接参与其间，只做体育比赛观众、看客、读者的人群。以上内容参考：百度百科-体育人口

故障处理时间。对于连挂准备及连挂流程，广州地铁司机有标准作业程序，故障处理时间才是决定行车中断时间的关键变量，若故障处理时间过短，则可能无法有效排除故障，导致影响扩大，若故障处理时间过长，则会影响城轨全线运营。

首先，“三农”意指：农业、农村、农民。 在构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局中，“三农”是一个基础支撑和关键变量。 国内大循环的核心是“内需”，而农村是最广阔的大市场，农民手里有钱了，基本保障不愁了，就会释放出巨大的消费潜力，成为拉动经济的强劲动力；国内大循环的本质是“流动”，农村不仅是需求侧，而且还是满足城乡居民消费需求升级的供给侧，特色农产品和蓬勃发展的乡村游，吸引着城里人到农村消费美景美食，农民挣到了钱又去消费城市工业品，如此经济才能真正流动起来，才能成为一个充满活力的动态系统； 国内大循环的关键是“大”，作为新发展格局中的“主体”，国内大循环要支撑起中国经济体，就必须尽可能地做大容量，只有着眼于全域、全要素，打通城乡两大空间，形成大流动、大循环、大市场，才能真正发挥其对宏观经济的“大”作用。

1）峰度和偏度通常用于判断数据正态性情况，峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态。分析前可通过正态图查看数据正态性情况。（2）变异系数(CV)：变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，就需采用变异系数来比较。

可以。排序模块是excel表格的一个功能，可以指定升序排列、降序排列等多个关键变量，给使用者提供了巨大方便，可以更好地使表格里面的内容进行排列。

幼儿教育心理学三大变量：幼儿学习者；幼儿教育者；环境与教学。另外，教学中弄清楚四个变量是教学成功的关键：教谁（儿童）；谁教（教师）；教什么（内容）；在那里教（教学环境）。习得的是什么 学习进程 影响学习的关键变量

Both files provide cases是合并后的数据由原来两个数据文件共同提供。Non-active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是当前数据编辑窗口中的个案，将第二个数据文件中的其他变量合并进来。Active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是第二个数据文件中的个案，将当前数据编辑窗口中的其他变量合并进来。

建含excel里列名的qes(列名是英文，最 多10个字符) 2.把日期变为常规

对结果影响很大的变量

“三农”是一个基础支撑和关键变量。应对农业发展问题，不仅要着眼于三农本身，而更应注重从“三农”之外即各自对立面采取对策。农业易相发展理论对于化解“三农”问题的意义在于对立统一。三农是一个基础支撑和关键变量。相互转化的三个方面：农业产业化经营、农业新型化、功能多元化及人本化；农村城镇化及社区化、均等化、农场化；农民新型非农化、职业化。注意几千年以来，社会管理者都没有对农民进行任何形式的实质性组织，新中国，“人民公社化”才真正实行农民组织化管理。80年代的土地承包责任制的实行，是又一次“均田地”行为，二轮承包30年不变，是固化小农经济的行为，单纯从组织管理方面看，是一种社会退步（起码是一种制度复归），阻止了现代农业的内生。任何社会制度都不可能面对千家万户、利益各异的松散群体进行有效管理。

作者：苏中 阿里研究院资深技术专家 当代 科技 发展对数据和算力提出了极高要求。在传统基础技术研究领域，科研院所、高校的科研团队普遍缺乏这方面的能力支撑。为了应对这一变化，近十年来，“开放科学平台”在欧美逐渐盛行，为科研社区提供包含开放数据及相关分析工具、开放算力平台、开放源代码的各种支持。在科学技术的大国竞争时代，“开放科学平台”逐渐成为推动 科技 发展的关键变量。中国在这个领域需要加大投入，从而实现科学范式转变阶段基础科学平台建设的跟跑、并跑直到领跑。 1 科学进步背后的规律：从“Paradigm Shift”到“第四范式” 科学进步的轨迹是什么样的？ 早期，人们普遍认为，科学发展是循序渐进的，科学家不断涌现，将已有科学理论向前推进从而推动科学发现越来越接近真理。 1962年，美国学者托马斯·库恩在《科学革命的结构》一书中提出，以物理学 历史 发展为例，科学发展存在有规律的不连续性。书中说，科学由一系列交替的“正常科学阶段”和“科学革命”阶段组成。在科学革命阶段，伴随着概念层的突破，已有的理论框架被新科学范式全面颠覆并重构，例如从牛顿力学到量子力学的转变。 库恩创造了“范式转变（Paradigm Shift）”这一科学哲学新概念。在库恩定义的范式转变理论中，科学发现遵循的是另一条五个阶段的循环路径： 1. “前范式阶段”： 几个不相容和不完整的理论，并逐渐收敛到一种被科学界普遍接受主导范式 2. “正常科学阶段”： 在主导范式的背景下不断解决科学难题，推进科学进步 3. “危机阶段”： 主导范式能未解决的异常现象，会在较长时期内不断累积，最终导致主导范式的信任危机 4. “范式转变阶段”： 主导范式出现重大失败后，科研基本假设被重新审视，进入新范式建立阶段 5. “新范式阶段”： 科学革命后，新范式主导地位确立 库恩开创了一门名为科学史或科学 社会 学的新学科。 社会 学家和 历史 学家开始把科学看成一种普通的亚文化。范式转变推动科学发展已成广泛共识。 库恩之后，计算机领域的学界泰斗、数据库领域的传奇科学家吉姆·格雷把科学技术发展史总结为四个范式阶段： 1. 第一范式：经验（empirical）证据。 数千年文明史中，人类绝大多数技术发展源于对自然现象观察和实验总结。相比于宗教或神学中不允许被质疑的教条来说，基于观察和实验的经验范式是科学技术发展中人类迈出的一大步。 2. 第二范式：理论（theoretical）科学。 相比于依赖观察和实验的第一范式可以做到“知其然”，第二范式的科学理论需要做到“知其所以然”，对自然界某些规律做出背后原理性的解释。因此，理论必须满足进一步的要求，如可证伪的预测能力、多个独立来源的一致性等。 3. 第三范式：计算（computational）科学。 随着计算机的运算能力越来越强大，它逐渐被用于科学研究领域。同前两个范式不同，计算科学中诞生了一种崭新的技术工具：计算模型与系统模拟。这一工具利用计算机的计算能力、基于大规模并行的计算机体系结构、通过设计算法并编制程序来模拟复杂过程，在大气环流、核反应过程、病毒感染过程。在经济学、心理学、认知科学等缺乏简单、直观分析解决方案的领域获得广泛采用。 4. 第四范式：数据科学（Data exploration）。 从基因测序仪、深空望远镜到覆盖全球的社交媒体，人类 社会 已经被深度数字化。每天在我们生活的数字地球里每天都会产生海量的数据。据估计到 2025 年，全球每天将新产生463 EB 的数据，相当于212,765,957 张 DVD，这些DVD叠在一起有30个珠穆朗玛峰那么高。在这样一个数据爆炸的时代，基于数据的技术革命也正在发生，数据科学成为技术发展的最前沿。以数据为中心的计算平台、数据加工、处理与分享工具、算法与模型库等一系列科学研究方式构成了技术发展的第四范式。 2 “开放科学平台”：更好应对第四范式的挑战 在第四范式主导的 科技 时代，研究团队除了研读技术最前沿研究论文，同时也需要这些论文涉及的实验数据集，以便复现实验结果。巨量数据和庞大计算需求给创新带来了新的挑战。传统科学交流仅限于论文和有限的公开数据集，为了促进新范式时代技术发展的持续性，加速科研团队的合作共享，欧美开始兴起了“开放科学”运动： arXiv: 美国物理学博士保罗·金斯帕格1991在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室创建了分享arXiv存储库，帮助全球科研团队分享研究论文预印本的全文数字版本。2008年，arXiv突破了50万篇文章的里程碑；2014年底达到100万篇；今天， arXiv每月从全球科研社区获得超过15000篇投稿。一些出版商还免费授予arXiv作者存档同行评审后印本的权限。arXiv也鼓励了更多科研机构，如美国国家医学图书馆仿照arXiv建立了医学领域的PubMed中央存储库。 Papers with Code： 相比arXiv，Papers with Code在开放获取领域则更进一步。这个平台不仅分享论文，还鼓励科研团队分享论文工作所对应的代码和数据集。平台同时提供了相关评测环境，可以对提交的算法代码在公共数据集合上做技术排名。Papers with Code不仅创建一个包含论文、代码和数据集的开放集合，同时也提供了技术评估方法的免费开放平台，显著促进了相关领域科研团队技术分享与协作，加速 科技 创新进程。 NASA开源科学计划： 为了降低太空科学 探索 门槛，让更多的科研团队可以参加美国国家航空航天局的科学研究，NASA 提出了开源科学计划 (OSSI)。OSSI的目标是在十年内建立一个开放科学社区，参与的科研团队承诺在研发过程中开放和共享相关软件、数据以及知识（包含算法、论文、文档以及相关辅助信息），并充分利用协作工具和云计算在内的技术工具提高NASA科学进步的速度和质量。 3 大国 科技 博弈：开放科学平台的重要性 在第四范式时代，爆炸式增长的数据在 科技 研发工作中扮演了极其重要的角色，它也给经历这一次范式转变中各个学科，尤其是非计算机领域的科研团队带来全新挑战，涉及数据与模型的获取与分享、计算模型与系统模拟的规模膨胀、大规模人工合成数据构造、多模态数据处理与分析的工具、数据抽取、转换、加载、数据可视化与交互、人工智能工具集与算力平台等领域。 今天，新一轮大国竞争很大程度上 体现为支撑 科技 发展的生态系统以及创新体系之间的竞争，开放科学平台已成为促进 科技 研发重要的基础能力之一。 以第四范式驱动的新一代创新体系在欧美已经有先发优势，从政府主导的科研项目到学术界的实践已有十年经验。我国需要在这个领域认识到不足，加速构建独立自主的开放科学平台，从而实现科学范式转变阶段 科技 发展的跟跑、并跑直到领跑。 参考文献： 1.https://www.theguardian.com/books/2012/jul/03/structure-scientific-revolutions-kuhn-review 2.https://www.britannica.com/biography/Thomas-S-Kuhn 3.https://amturing.acm.org/award_winners/gray_3649936.cfm 4.https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fourth-paradigm-data-intensive-scientific-discovery/ 5.https://en.wikipedia.org/wiki/Metaphysics_(Aristotle) 6.https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/ 7.https://www.skatelescope.org/8https://arxiv.org/help/stats/2021_by_area END

货币供给是内生还是外生，涉及到一个重要的问题，就是中央银行能不能通过货币政策的实施有效的调控货币的供应量，政府能不能有效的干预经济。其实很难简单的说货币供给是一个内生变量还是外生变量。货币供给既具有内生性，同时具有外生性。基础货币由央行投放，货币乘数受央行宏观调控，货币供应量在一定程度上受货币政策所左右，货币供给具有外生性；但是货币供应量还会受到经济体系中其他经济主体行为的影响，投资、收入、储蓄、消费这些经济因素使中央银行难以绝对控制货币供给。因此，货币供给具有内生性和外生性双重性质。

判断一个国家或地区体育人口的标尺有一下三个：频度、持续时间和强度。

频度、持续时间和强度。我国体育人口判定标准是： 1、每周身体活动频度3次（含3次）以上； 2、每次身体活动时间30分钟以上； 3、每次身体活动强度中等程度以上。 随着社会的进步、经济的发展，体育人口的发展呈日益增加的趋势。

1998年，伊利的二把手牛根生跟老大哥闹掰了，遂在不惑之年惨遭驱逐。第二年，意难平的老牛变卖家产、拉拢旧部创立蒙牛，誓要跟伊利比个高低。在那个卖方为王的时代，靠着“先建市场，再建工厂”的凶猛打法，蒙牛很快异军突起，一度奇迹般的坐上了中国乳业的头把交椅。直到2019年，一个东北莽汉带着他的飞鹤奶粉(HK:06186）一飞冲天。港股上市不到半年，飞鹤的市值就超过了蒙牛，如今二者的差距更是已经拉开到百亿港元以上。一时间，中国乳业第二把交椅易主的说法甚嚣尘上。投资者的偏爱，并非毫无根据。2019年，蒙牛营收791.64亿，净利润41.05亿；飞鹤营收137.69亿，净利润39.35亿。虽营收端蒙牛仍数倍于飞鹤，但利润端已相差无几。2020年上半年，飞鹤更进一步，以27.53亿的净利润大幅甩开蒙牛。单从PE看，蒙牛才是更被高估的那一个。飞鹤的崛起，再次印证了一个道理：品类更迭才是乳业座次涨落的主旋律。正如当年伊利、蒙牛通过常温奶逆袭光明一样，如今飞鹤也在以类似的方式重新定义自己在中国乳业的行业地位。从黑龙江齐齐哈尔克东县的倒闭工厂，到与蒙牛争雄的中国乳业巨头，品类是飞鹤腾飞的关键变量。与全面布局鲜奶、酸奶、奶粉、乳饮料、冰淇淋等多个品类，并进而推出多个系列N种产品的伊利、蒙牛不同，成立至今始终专注奶粉领域的飞鹤只取一瓢饮。当蒙牛的各类产品还在各大超市的货架上跟伊利争相大搞促销的时候，飞鹤的产品却正以超高的价格在母婴店里被无数宝妈们带回家。飞鹤卖的有多贵？以其明星产品星飞帆2段为例，700g大盒装的零售价一般为269元，相当于384元/kg。这个价格不仅在国产奶粉里遥遥领先，跟国外大牌比亦不遑多让。为什么飞鹤能卖的这么贵？答案也很简单，吃奶粉的是婴幼儿。那可是被称作“四脚吞金兽”的一个群体，单从字面意思就不难看出，这帮小可爱们很能花钱。但买单的是父母，“再苦也不能苦孩子”大概每一个为人父、母的人都会有这样一个最基本的共识，更不用说奶粉还是孩子成长发育初期最关键的一环。所以，与本身并没有太多溢价能力的基础奶制品不同，奶粉对质量非常敏感，但对价格非常不敏感。这赋予了飞鹤无与伦比的盈利能力。2019年，飞鹤的毛利率和净利率分别高达70.03%和28.58%，除了略低于茅五泸等几大白酒龙头，几乎吊打一众消费股。要知道，蒙牛的净利率还只是个位数。这也是为什么，飞鹤的营收虽远不及蒙牛，但净利润却能与其相当的原因。事实上，品类的选择，也是当初伊利、蒙牛崛起的关键。中国乳业座次的变迁，也皆源于此。在21世纪最初的几年以及之前很长的一段时间里，光明才是中国乳业的霸主。彼时，我们现在普遍喝的常温液态奶尚未出现，牛奶的销售主要还是以低温巴氏奶的形式呈现。但低温巴氏奶有个致命的缺点，保质期短，一般只有7天左右，且运输、保存均需要在低温的环境下进行。这就导致其销售半径也很短。在这个背景下，当时的各大乳企只能区域割据，华东大城市出身的光明可谓占尽地利。直到1993年，“乳业军火商”利乐进入国内，伊利、蒙牛先后与其达成合作，可以保存更久、更适合远距离运输的常温液态奶随之登上中国历史的舞台。

“三农”是一个基础支撑和关键变量。应对农业发展问题，不仅要着眼于三农本身，而更应注重从“三农”之外即各自对立面采取对策。农业易相发展理论对于化解“三农”问题的意义在于对立统一。三农是一个基础支撑和关键变量。相互转化的三个方面：农业产业化经营、农业新型化、功能多元化及人本化；农村城镇化及社区化、均等化、农场化；农民新型非农化、职业化。简介常常听到农民兄弟抱怨种了东西卖不出去或卖得过于低廉，根本在没有遵循市场规律。产供销形成一条龙是当前农业在市场经济中大有作为的一着好棋，党和政府在创设“产―供―销”链条的活动中起着关键作用。农业产业化的另一个问题是中国农业目前基本上属于自给自足的小农经济，没有形成规模经济。

【答案】：A、D本题考查的是宏观经济运行的衡量。反映宏观经济运行的关键变量包括产出、就业和价格，分别通过不同指标加以衡量。参见教材P19。

判断一个国家或地区人口的体育标准。

项目计划价值、项目的挣值、项目实际成本。项目计划价值和项目的挣值还有项目实际成本是项目挣值的三个关键变量。挣值指项目实施过程中某阶段实际完成工作量及按预算定额计算出来的工时或费用。又叫已完成工作量的预算成本。

我国面临的内部环境的关键变量包括以下几方面：1、组织内部环境因素，主要包括：物理环境、心理环境、文化环境等。2、组织外部环境构成因素有：(1)社会环境。(2)政治环境。(3)经济环境。(4)科学技术环境。(5)文化教育环境。(6)自然地理环境。我们面临的外部环境关键变量包括:经济增长速度、产业结构、科技水平、资源供给和利用状况。1.我们正处于并将长期处于社会主义初级阶段,生产力发展不平衡,人口多,底子薄,地区发展很不平衡;2.社会主义市场经济体制还不完善,政府职能转换滞后,政府管理经济的方式和手段落后,行政干预较多,这些都需要在实践中加以改进;3.国际上围绕着如何看待中国经济发展的问题上存在分歧,对此应有清醒认识。

意思是自变量。回归分析中最简单的是一元回归分析，一定要设计到两个变量，时间是主动变化的，研究的就是由于时间的变化，经济数据的走向和变化，所以分析经济数据时，一定要加入时间变量，这样才能更好地模拟出经济变化曲线，作出偏差小的经济预测。

对研究关键变量进行概念定义和操作性定义的原因是要确保研究人员和读者在研究中对这些变量的理解一致，减少概念上的混淆和误解。1、概念定义是指研究人员对研究中关键变量所代表的概念或现象进行明确的描述和解释，以确保研究人员和读者对该变量的概念理解一致。2、操作性定义是指研究人员为了实际进行研究而对概念定义进行的具体化，即将概念转化为可以直接观察和测量的变量。3、对研究关键变量进行概念定义和操作性定义有助于确保研究的可信度和可靠性，同时也方便研究人员进行数据收集和分析。

是指在保持系统稳定的前提下，某个关键变量可以增加的最大值。根据查询相关公开信息显示：有些变量对系统的稳定性非常关键，如果它们发生了较大变化，就可能导致整个系统崩溃，因此，在进行系统优化或调整时，需要确定每个关键变量可以承受的最大增量，以避免对系统的不良影响。这个最大可承受增量就是关键变量的最大增量，通常，为了保证系统的稳定性，实际操作中关键变量的增量应该小于其最大可承受增量。

当前我国面临的内部环境的关键变量包括以下几方面：1、组织内部环境因素，主要包括：物理环境、心理环境、文化环境等。2、组织外部环境构成因素有：(1)社会环境。(2)政治环境。(3)经济环境。(4)科学技术环境。(5)文化教育环境。(6)自然地理环境。简介。现代企业的生产经营活动日益受到外部环境的作用和影响。企业要进行战略管理，首先必须全面的、客观的分析和掌握外部环境的变化，以此为基础和出发点来制定企业的战略目标和实现战略目标的战略。企业与其外部客观的经营条件、经济组织及其它外部经营因素之间处于一个相互作用、相互联系、不断变化的动态过程之中。这些影响企业的成败，担忧在企业外部而非企业所能全面控制的外部因素就形成了企业的外部环境。对这些外部环境分析的目的就是找出外部环境为企业所提供的可以利用的发展机会以及外部环境对企业发展所构成的威胁，以此作为制定战略目标和战略的出发点、依据和限制的条件。

　　经济模型是指用来描述所研究的经济事物的有关经济变量之间相互关系的理论结构。　　 一、内容　　一个经济模型通常包括：变量、假设、假说和预测等。　　二、用途　　经济模型主要用来研究经济现象间互相依存的数量关系。其目的是为了反映经济现象的内部联系及其运动过程，帮助人们进行经济分析和经济预测，解决现实的经济问题。　　三、变量　　1、自变量与因变量；　　2、存量与流量；　　存量是指某一时点所测定的量。如人口总数　　流量表示在一段时间内变量变动的值。如人口出生数　　3、内生变量与外生变量。　　内生变量是指由经济模型内部结构决定的变量。　　外生变量是指由外部因素（如战争、自然条件等）决定，影响内生变量的变量。　　四、假设　　假设是经济模型用来说明事实的限定条件。经济学经常使用的术语就是“假设其他条件不变” 。　　五、假说　　假说是经济变量之间如何发生关系的判断。　　六、预测　　预测是根据理论假说对事物未来发展趋势和变化的方向等作出判断，它是在理论限定的范围内运用逻辑规则演绎出来的结果。

因变量的意思。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。变量，指值可以变的量。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。

英语缩略词“KV”经常作为“Key Variable”的缩写来使用，中文表示：“关键变量”。本文将详细介绍英语缩写词KV所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词KV的分类、应用领域及相关应用示例等。“KV”（“关键变量）释义英文缩写词：KV英文单词：Key Variable缩写词中文简要解释：关键变量中文拼音：guān jiàn biàn liàng缩写词流行度：511缩写词分类：Computing缩写词领域：Cyber & Security以上为Key Variable英文缩略词KV的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。英文缩略词KV的扩展资料The lateral deformation of retaining wall is a very important and key variable in excavation engineering.深基坑围护墙体的侧向位移是基坑开挖与施工中首要控制的变量，也是基坑施工中的关键变量(KV)。The other key variable, which was equally easy to quantify, was developer productivity.其它的关键变量(KV)是开发人员生产力，这也很容易量化。Lines of manually written source code, which acted as a key variable in estimates, were counted to calculate the total size of the project.一个关键的评估变量是手工编写的代码行数，它被用来计算项目的总规模。The will of the tops in villages to enter for election and the ability to make a mobilization is the key variable affecting the competitiveness in election of the village committee.村庄精英的参选意愿和动员能力，是影响村委会选举竞争性的关键变量(KV)。But we do not know whether these women, pursuing careers before starting a family, will ultimately have fewer children or just later children : completed family size is the key variable.但是我们不知道这些先立业后生育的女性，最终将生育更少的孩子，还是仅仅选择晚生孩子：最终家庭中人口的数量才是关键变量(KV)。上述内容是“Key Variable”作为“KV”的缩写，解释为“关键变量”时的信息，以及英语缩略词KV所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。

内生变量是指该模型所要决定的变量。分析：一个模型的自变量、因变量都是内生变量，是一种理论内所要解释的变量，都是由模型决定的，例如经济学的需求曲线中，价格和需求量均为内生变量。对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内生变量和外生变量两大类，内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的。内生解释变量。一、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关。二、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，当该假设成立时也意味着X为内生解释变量。

解释变量不包括截距拓展资料：解释变量：影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因(即回归分析中的自变量)。解释变量对应的称呼有: 解释变量 、自变量、 预测元、回归元、 控制变量、外生变量。(通常所说的被解释变量也有不同的称呼，比如:因变量、被解释变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量;同样， 相对应的)

模型中其他解释变量的变化不影响该变量的变化,而我们要研究的外生变量的变化反过来会造成内生变量的变化

核心解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是指对这个变量进行解释。自变量一词来自数学，也叫实验刺激。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验；如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。

内生变量是一种理论内所要解释的变量，外生变量是一种在理论内影响其他变量而他本身则由理论外的因素来决定的变量； 经济模型一般用二维坐标图和函数曲线来描述。内生变量的变化表现为在函数曲线上的移动，而外生变量表现为函数曲线本身的移动。 比如IS-LM模型，描述的是r和Y的关系，所以r和Y的变化反映为均衡点在曲线上的移动。而T、G、M、P的移动就反应为曲线本身的移动。

自变量与随机扰动项相关叫解释变量。在计量经济学中，自变量又叫做解释变量，因变量叫做被解释变量，误差项又叫做随机扰动项。与随机扰动项相关的解释变量叫做内生变量，与随机扰动项不相关的解释变量叫做外生变量。上段提到的商品价格就是内生变量，消费者的收入就是外生变量。只有当模型中的变量全是外生变量时，最小二乘法估计系数才有效。否则面对模型中存在的内生性，用二阶段最小二乘法。

工资是内生解释变量。在计量经济学模型中,由模型内部加以说明和决定,可由模型求出其值的变量。

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

解释变量影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。基本内容影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。解释变量对应的称呼有： 解释变量 、自变量、 预测元、回归元、 控制变量、外生变量。（通常所说的被解释变量也有不同的称呼，比如：应变量、被解释变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量；同样， 相对应的）

解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有:解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是对这个变量进行解释，也就是字面上的意思。如说x是自变量，是一个物体在因变量的环境之下进行，所以呢，自变量，它是物体自然而然进行变化的数据的量解释变量。解释变量的由来解释变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。解释变量可以通过解释变量名访问。在指令式语言中，解释变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，解释变量可能是不可变的。在一些语言中，解释变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）。

2.1 交乘项中仅有一个变量是内生变量 模型设定如下:y=eta_{0}+eta_{1} x+eta_{2} w+eta_{3} x w+ u \其中， y 是被解释变量， x 和 w 是解释变量， x w 是 x 和 w 的交乘项。假设解释变量 x 是内生 的， w 是外生的。由于 x 是内生的，故而交乘项 x w 也是内生的。 此时，如果 z 是 x 的有效工具变量，则 z w 也是交乘项 x w 的有效工具变量。有效的工具变量是指 工具变量满足相关性和排他性约束。 使用两阶段最小二乘法 (2SLS) 对模型进行估计 第一阶段: 分别用每个内生变量与工具变量和外生变量进行回归egin{gathered} x=gamma_{0}+gamma_{1} z+gamma_{2} z w+gamma_{3} w+ u^{x} \ x w=eta_{0}+eta_{1} z+eta_{2} z w+eta_{3} w+ u^{x w} end{gathered} \第二阶段：将第一阶段回归的拟合值 hat{x} 和 widehat{x w} 代入原模型中进行 OLS 估计。y=vartheta_{0}+vartheta_{1} hat{x}+vartheta_{2} w+vartheta_{3} widehat{x w}+varepsilon \2.2 交乘项中的两个变量均为内生变量 模型 2 设置如下:y=alpha_{0}+alpha_{1} x_{1}+alpha_{2} x_{2}+alpha_{3} x_{1} x_{2}+alpha_{4} w+v \其中， y 是被解释变量， x_{1} 和 x_{2} 以及 w 都是解释变量， x_{1} x_{2} 是 x_{1} 和 x_{2} 的交乘项。 我们可以区分如下几种情况来讨论:假设 w 是外生解释变量， x_{1} 和 x_{2} 都是内生解释变量，其有效的工具变量分别为 z_{1} 和 z_{2} 。如果 x_{1} 和 x_{2} 都是内生的，则两者的交乘项 x_{1} x_{2} 也是内生的；如果 z_{1} 和 z_{2} 分别是 x_{1} 和 x_{2} 的有效工具变量，则 z_{1} z_{2} 是 x_{1} x_{2} 的有效工具变量。详细内容参见连享会推文专题：内生性-因果推断Stata：内生变量的交乘项如何处理？专题：交乘项-调节内生变量的交乘项如何处理？相关推文Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：. lianxh 内生变量. songbl 内生变量安装最新版 lianxh/ songbl 命令：. ssc install lianxh, replace. ssc install songbl, replace专题：IV-GMMStata：当工具变量小于内生变量时，该如何估计？-mmeivIV：可以用内生变量的滞后项做工具变量吗？专题：内生性-因果推断Stata：内生变量与工具变量非线性关系处理-discretizeStata：内生变量的交乘项如何处理？专题：交乘项-调节内生变量的交乘项如何处理？Stata：内生变量和它的交乘项

x=0和y=0是特解

高等数学，为什么伯努利方程的解不是齐次方程通解加上非齐次方程的特解?书上有一句，是"它是可分离变量方程"还是不懂