单方程计量经济学模型中被解释变量是随机的吗

经典假设中，解释变量是非随机变量，被解释变量是随机变量例如：双变量模型中y=a+bx+u，x是非随机的，u是随机的，故y是随机的且与u有相同的正态分布形式。

九万里风9 2023-06-10 08:43:271

解释变量相关会有什么后果

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去，这样会产生内生性问题。

CarieVinne 2023-06-10 08:35:241

解释变量相关会有什么后果

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。 其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去，这样会产生内生性问题。

bikbok2023-06-10 08:34:381

实验设计中的处理变量又称为解释变量

（1）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。 （2）变量：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。

FinCloud2023-06-10 08:33:421

在计量经济学模型种被解释变量和解释变量的作用有什么不同

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 2011-10-23 23:05 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的·范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

韦斯特兰2023-06-10 08:16:241

高斯马尔可夫定理为什么要求解释变量与随机误差项不相关

高斯马尔科夫定理 高斯-马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator) 在统计学中，高斯－

ardim2023-06-10 08:16:241

gauss-markov定理为什么要求解释变量与随机误差项不相关

不知道你说的是不是想检验两变量的相关性？可做两变量的相关性检验，看是否相关。 其实缺失的变量都到了随机误差项中去了，导致最后得到非一致估计量。还有，因为有的缺失的变量可能会和解释变量相关，但是被归到随机误差项中去

瑞瑞爱吃桃2023-06-10 08:16:201

回归分析中被解释变量Y的方差为什么是σΛ2，求证明。

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

真颛2023-06-10 08:16:191

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因对吗

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

mlhxueli 2023-06-10 08:16:151

回归中的解释变量x是不是随机变量

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

hi投2023-06-10 08:16:122

为什么联立方程组模型解释变量可能与随机扰动项相关？

因为在计量经济模型中不可能穷尽或找出所有的变量对被解释变量的影响，因此加入扰动项表示其它未知变量对被解释变量的影响，扰动项也可以用来估量误差的大小。

凡尘2023-06-10 08:16:101

线性回归分析中为什么把解释变量假设为非随机变量

因为是现行回归了，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，

北营2023-06-10 08:16:081

被解释变量和随机扰动项的分布是一样的吗

不一样。随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）。所以是不一样的。

Chen2023-06-10 08:16:061

为什么回归分析中解释变量是非随机变量

是的，回归分析中因变量y是随机变量,但是众x都是一般变量.相关分析是要考虑两组变量之间的关系,比如工厂原料的质量x1到xp和产品的质量y1到yq,这些x和y都是随机变量.

苏州马小云2023-06-10 08:16:041

工具变量替代随机解释变量后，实际上是工具变量变成了解释变量 为什么是错的

import java.io.*;import java.net.*;public class URLTest{public static void main(String[] args){try{

瑞瑞爱吃桃2023-06-10 08:16:041

单方程计量经济学模型中被解释变量是随机的吗

经典假设中，解释变量是非随机变量，被解释变量是随机变量例如：双变量模型中y=a+bx+u，x是非随机的，u是随机的，故y是随机的且与u有相同的正态分布形式。

gitcloud2023-06-10 08:16:032

计量经济学的题目，回归分析中，解释变量和被解释变量 是 随机变量 还是非随机变量？

都是随机变量。样本数据为其观察值。

阿啵呲嘚2023-06-10 08:16:021

解释变量与被解释变量是随机变量吗

经典回归分析中假定解释变量为确定变量，这样是为了让参数检验时能方便地到处一些参数的分布。比如，在得到被解释变量的分布时，y=a+bx+u，因为前面的a+bx是缺点变量，则y与u有相同的分布。 在实证中，经济数据不像其它科学实验那样可以设定控制...

再也不做站长了2023-06-10 08:16:021

单方程计量经济学模型中被解释变量是随机的吗

经典假设中,解释变量是非随机变量,被解释变量是随机变量 例如：双变量模型中y=a+bx+u,x是非随机的,u是随机的,故y是随机的且与u有相同的正态分布形式.

可桃可挑2023-06-10 08:16:001

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因对吗

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

FinCloud2023-06-10 08:15:591

名词解释，随机解释变量

随机变量randomvariable表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例。

陶小凡2023-06-10 08:15:581

回归中的解释变量x是不是随机变量

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

wpBeta2023-06-10 08:15:582

核心解释变量和控制变量相关怎么办

核心解释变量和控制变量相关，控制变量的内生性。核心解释变量，影响研究对象的核心变量。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）。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。

小菜G的建站之路2023-06-10 08:12:141

在一个计量经济模型中,内生变量可作为解释变量嘛

不能。在一个经济计量模型中，可作为解释变量的有控制变量、政策变量、滞后变量、外生变量。根据查询相关资料显示在一个经济系统中，变量之间相互依存，互为因果，而不是简单的单向因果关系，必须用一组方程才能描述清楚。

肖振2023-06-10 08:12:101

内生变量可以作为解释变量吗？

外生变量: 1个变量，它不受任何其他变量的影响，但影响其他变量，即指向路径图中任何其他变量，但不由任何单箭头变量引用的变量。2方差由不属于路径模型的其他变量决定。3方差可以是相关的，也可以是独立的，但它们之间的关系不影响路径模型中的因果关系。4是指模型或系统中只起解释变量作用的变量。在结构方程模型中，外生潜变量通常是表示的。

CarieVinne 2023-06-10 08:12:101

在工具变量的选取中,必须能够完全替代随机解释变量吗

可以。工具变量和被解释变量是同等的，可以替换。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。

小菜G的建站之路2023-06-10 08:06:441

有工具变量还需要原来的解释变量吗

需要。工具变量（英语：instrumental variable，简称“IV”）也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学，计量经济学，流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。

西柚不是西游2023-06-10 08:06:411

工具变量可以替换被解释变量的数据吗

可以。工具变量和被解释变量是同等的，可以替换。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。

陶小凡2023-06-10 08:06:411

简述计量经济学模型中内生解释变量问题引起的后果

1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小。只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS才能保证参数估计结果的可靠性。在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS。加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和赋予较大的权重，对较大赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS估计其参数。在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计？答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。2、计量经济模型有哪些应用。答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集；③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。1、在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。这些因素都被归并在随机误差项中考虑。因此，随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。

肖振2023-06-10 07:46:341

所有解释变量与残差项不相关 是不是就没有内生性

=a + bx +u, x如果有内生性，则需要找一个工具变量z。 理论上来说，工具变量Z必须与残差项U不相关，与被工具的变量X相关。但是x与u是相关的。

无尘剑 2023-06-09 08:45:531

解释变量和被解释变量都是一阶差分的形式，还需要检验内生性吗

我也不确定，还是看看专业人士怎么说。

kikcik2023-06-09 08:45:522

怎样用SPSS检验解释变量与随机误差项之间的内生性?

做个自相关分析就可以啦

此后故乡只2023-06-09 08:45:512

如何用工具变量法检验解释变量内生性？

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

Jm-R2023-06-09 08:45:491

如何使用ols对解释变量内生性进行检验?

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

肖振2023-06-09 08:45:491

实证 做面板数据回归分析 只选一个被解释变量、一个解释变量和三个控制变量可以吗？

回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则

真颛2023-06-09 08:12:051

解释变量和控制变量

在传统计量当中，控制变量和解释变量的地位通常不做特别区分。然而在因果研究的框架下，对二者的要求有显著的不同。 在研究当中，解释变量是我们所关注的“因”。对于这个因，必需确保其因果链足够单纯（因与果不是第三方的共同结果，同时，因果两项不是某控制变量的共同原因）。控制变量不能是因果链中的中介，因为控制了中介，因就无法有效地影响果，也不能是因果的共同结果，在共同结果的影响下，我们无法判断因果间的关系链条还是否是二者间的纯粹联系。 在OLS模型假定中要求无内生性，即要求所有解释变量均与扰动项不相关。这个假定太强，因为解释变量一般很多，要保证都是外生，比较困难。当解释变量可以区分为核心变量与控制变量两类时，可以弱化该条件。 通常，回归方程中有一个 “核心变量” 或 “感兴趣的变量”，我们特别希望得到对其系数的一致估计，并将其解释为核心变量对于被解释变量的因果效应。对于方程中的其他变量，我们可能对于这些变量本身并无太大兴趣，之所以把它们也放入回归方程，主要是为了 “控制住” 那些对被解释变量有影响的遗漏因素，以避免遗漏变量偏差，故称这些次要变量为 “控制变量” 。 对于控制变量本身并不感兴趣，或许就可以容忍对于控制变量系数的不一致估计，而只要核心变量的系数估计一致即可。此时，就可以不要求控制变量外生（即允许控制变量与扰动项相关），而只要在给定控制变量的条件下，核心变量与扰动项不相关即可。换言之，只要求核心变量与扰动项在某种意义上 “条件不相关” 即可。 此“条件不相关”一般以“条件均值独立”的形式给出，在相互独立和不相关中间，有个均值独立。 关于条件均值独立 “条件均值独立” 即 “均值独立” 的基础上加了一个条件。 条件均值的效果： 对于非线性的条件期望 参考资料： 1. 新派学者主张的初等计量经济学教学 | 五个重要知识点 2. 再论OLS：核心变量与控制变量的区别

北营2023-06-09 08:12:031

Did模型的被解释变量一般有几个

两个。Did项是为负且显著的，但是mass（Treated项）是正的并且系数更大，两两相抵，所以它的被解释变量一般有两个。双重差分法，英文名Differences-in-Differences，别名“倍差法”，小名“差中差”。作为政策效应评估方法中的一大利器，双重差分法受到越来越多人的青睐，概括起来有如下几个方面的原因：可以很大程度上避免内生性问题的困扰，政策相对于微观经济主体而言一般是外生的，因而不存在逆向因果问题。此外，使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题。

人类地板流精华2023-06-09 08:12:011

代理变量和解释变量的区别

工具变量方法可以解决遗漏变量问题。变量法和代理变量方法是不同的，这个区别千万要注意，理念也是不同的，一般而言，工具变量方法可以解决遗漏变量问题，也可以解决测量误差问题。

康康map2023-06-09 08:11:591

计量经济学为什么遗漏一个解释变量会违背mlr3

遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的。另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。

北营2023-06-09 08:11:511

【判断题】对无法观测的解释变量使用代理变量,但这样可能得不到主要解释变量的无偏一致参数估计。

假定MLR.4（条件均值为零）伍德里奇的计量经济学导论里有讲，漏掉一个与x1,x2,……，xk中任何一个自变量相关的重要因素，也能假定MLR.4不成立。这句话是建立在他认为与简单回归分析相比，多元回归分析中出现漏掉变量的 可能性小很多的基础上的，所以没说漏掉变量，而是说的漏掉重要因素。遗漏重要变量，一是只影响被解释变量，而不影响解释变量；二是同时影响被解释变量和解释变量；三是只影响解释变量，而不影响被解释变量，在计量上没有内生性。第一种情况，会使得u中包含该变量使得E(u)不为0；第三种情况是由于遗漏变量和解释变量相关，所以u的均值在给定自变量任何值的情况下不会一直为0；第二种情况就是以上都有。

可桃可挑2023-06-09 08:11:491

请教，遗漏控制变量会使导致主要解释变量的符号发生

遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的。另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。

北营2023-06-09 08:11:471

遗漏重要解释变量为什么会导致扰动项与其他解释变量相关

遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的。另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。

北营2023-06-09 08:11:461

工具变量法的工具变量法与内生解释变量

内生解释变量会造成严重的后果：不一致性inconsistent和有偏biased，因为不满足误差以解释变量为条件的期望值为0。产生解释变量内生一般有三个原因：一、遗漏变量二、测量误差三、联立性第三种情况是无法解决的，前两种可以采用工具变量（IV）法。IV带来的唯一坏处是估计方差的增大，也就是说同时采用OLS和IV估计，则前者的方差小于后者。但IV的应用是有前提条件的：1.IV与内生解释变量相关，2.IV与u不相关。在小样本情况下，一般用内生解释变量对IV进行回归，如果R－sq值很小的话，一般t值也很小，所以对IV质量的评价没有大的问题，但是当采用大样本时，情况则相反，往往是t值很大，而R－sq很小，这时如果采用t值进行评价则可能出现问题。这时IV与内生解释变量之间的相关程度不是太大，但是如果与u之间有轻微的相关的话，则：1、导致很大的不一致性；2、有偏性，并且这种有偏性随着R－sq趋于0而趋于OLS的有偏性。所以现在在采用IV时最好采用R－sq或F－sta作为评价标准，另外为了观测IV与u的关系，可以将IV作为解释变量放入方程进行回归，如果其他的系数没有大的变化，则说明IV满足第二个条件。

Jm-R2023-06-09 08:11:281

用eviews如何进行遗漏重要解释变量的检验

view/coefficient tests/omitted variables-likelihood ratio输入你觉得不知道该不该加到方程里的变量 多的话用空格就可以了显示的是F和LR统计量和包含你输入的新解释变量的估计结果据说只有列表法定义的方程才能这么用

苏萦2023-06-09 08:11:271

遗漏变量是被解释变量的决定性因素怎么判定

遗漏变量的检验：基本原理遗漏变量属于解释变量选取错误的一种，因为某些数据确实难以获得，但是有时这种遗漏将会大大降低模型的精确度。假设正确模型如下：Y=β 0 +X 1 β 1 +X 2 β 2 +u i如果在模型设定中遗漏了一个与被解释变量相关的变量X 2 ，即所设定的模型为：Y=β 0 +X 1 β 1 +u i通过这两个方程的对比不难发现，在实际研究过程中，将遗漏变量X 2 β 2 纳入了新的扰动项u i 中。遗漏变量的影响有3种情况：一是遗漏的变量X 2 只影响被解释变量Y，而不影响解释变量X 1 ，或与解释变量X 1 不具有相关性，则不存在内生问题，这时在大样本理论的支撑下，OLS方法仍然可以得到β 1 的一致估计，只是估计的精确度有所下降。二是遗漏的变量X 2 同时影响被解释变量，也影响解释变量，这时产生内生变量问题，根据大样本理论，OLS方法将得不到一致估计，这种偏差被称为遗漏变量偏差，可能会导致实证研究的较大偏差与谬误。三是遗漏的变量X 2 只影响解释变量，而不影响被解释变量，这时模型估计不存在内生问题，但有利于捕捉直接效应与间接效应。为了避免这种情况的出现，Stata提供了两种检验是否存在遗漏变量的方法：一种是Link检验；另一种是Ramsey检验。Link检验的基本思想是：如果模型的设定是正确的，那么y的拟合值的平方项将不应具有解释能力。Ramsey检验的基本思想是：如果模型设定无误，那么拟合值和解释变量的高阶项都不应再有解释能力。

水元素sl2023-06-09 08:11:221

顺序离散变量作为解释变量怎么解释

在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种.离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。对离散变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。离散变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。也就是说，离散变量根据情况既可用单项式分组，也可用组距式分组。在组距式分组中，相邻组既可以有确定的上下限，也可将相邻组的组限重叠。

mlhxueli 2023-06-09 08:10:191

三变量是三个解释变量的意思吗

三变量不是三个解释变量的意思。三个变量就是一个状态量由三个变量组成，解释变量构造了三个方程，被解释变量和控制变量相同，发现三个方程控制变量的回归系数以及标准误都是一样的，标准误是聚类稳健标准误，只有核心解释变量和常数项的回归系数与标准误有差异。

苏萦2023-06-09 08:08:551

线性回归分析中，解释变量为什么解释为非随机变量（确定性变量）

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。

gitcloud2023-06-09 08:02:221

在线性回归中被解释变量服从什么分布

现在可以下载

北营2023-06-09 08:02:092

线性回归分析中，解释变量为什么解释为非随机变量（确定性变量）？

因为是现行回归了，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，

bikbok2023-06-09 08:02:053

二阶模型，验证性分析可直接从高阶因子解释变量之间的关系吗？怎么弄啊？。

做二阶要满足一些条件: 首先就是理论上,这些一阶因子在理论上可以提炼出一个高阶的因子,比如语文能力,历史能力,政治能力在理论上可以统称为文

北境漫步2023-06-08 08:01:542

只有解释变量和被解释变量要固定效应吗

首先,固定效应是一种控制变量,可以影响解释变量,也可以影响被解释变量。其次,固定效应是有固定不变特征的影响因素(控制变量),包括可观测的和不...

小白2023-06-08 08:00:301

怎么理解回归分析中，解释变量是非随机

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。没记错的话伍德里奇的书中从头到尾就把X当作随机变量来看的，当然像常数项和一些虚拟变量等也可以当作退化的随机变量来看，所以，我个人比较喜欢格林的说法，X既可以是固定变量，也可以是随机变量。

CarieVinne 2023-06-08 08:00:291

怎么理解回归分析中，解释变量是非随机的

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。没记错的话伍德里奇的书中从头到尾就把X当作随机变量来看的，当然像常数项和一些虚拟变量等也可以当作退化的随机变量来看，所以，我个人比较喜欢格林的说法，X既可以是固定变量，也可以是随机变量。

阿啵呲嘚2023-06-08 08:00:231

顺序离散变量 作为解释变量怎么解释

　　在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种.　　离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.　　反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。　　性质　　符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。　　对离散变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。　　离散变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。　　也就是说，离散变量根据情况既可用单项式分组，也可用组距式分组。在组距式分组中，相邻组既可以有确定的上下限，也可将相邻组的组限重叠。

苏萦2023-06-08 07:58:331

因子分析有解释变量吗

因子分析有解释变量。根据查询相关公开信息显示，截止到2023年3月27日，在因子分析中，将相同本质变量归为一个因子，简化原始变量结构，减少变量数量。

mlhxueli 2023-06-08 07:56:261

解释变量和被解释变量的区别

表达意思不同。解释变量就是指原因，被解释变量是指结果。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。

Ntou1232023-06-08 07:55:391

什么是解释变量、被解释变量和控制变量？

Java Server Page：java服务器网页Java Servlet：就叫servlet，无翻译Enterprise：企业JavaBean：就叫javabean，无翻译】JDBC：（Java Data Base Connectivity）java数据库连接Transactions：事务有些术语是直接用英文表达的，没有中文翻译。就比如hibernate，大家直接就说hibernate了，难道要翻译称冬眠啊？

此后故乡只2023-06-08 07:55:392

计量经济学中解释变量系数的符号怎样先验预期

这个主要是根据经济学背景. 和被解释变量的相关系数的正负,可尝试作为先验预期.

Jm-R2023-06-08 07:55:391

如何正确选择计量经济学研究问题的解释变量

计量经济学研究对象：计量经济学的两大研究对象:横截面数据(Cross-sectionalData)和时间序列数据(Time-seriesData)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性;后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料(Paneldata，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。特点模型类型:采用随机模型。模型导向:以经济理论为导向建立模型。模型结构:变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型:以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法:仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。学习方法与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义:研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。理论计量经济学和应用u200e计量经济学理论计量经济学(TheoreticalEconometrics)以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。应用u200e计量经济学(AppliedEconometrics)则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

小白2023-06-08 07:55:391

在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？

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！

无尘剑 2023-06-08 07:55:391

解释变量前有两个系数,是线性回归模型吗

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。

Ntou1232023-06-08 07:55:381

线性回归分析中，解释变量为什么解释为非随机变量（确定性变量）？

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。

苏萦2023-06-08 07:55:371

什么叫因变量，什么叫解释变量？

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。

大鱼炖火锅2023-06-08 07:55:361

建立回归模型时如何选择解释变量

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~~

wpBeta2023-06-08 07:55:361

什么叫“解释变量”和“被解释变量”？

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！

瑞瑞爱吃桃2023-06-08 07:55:361

什么是解释变量、被解释变量和控制变量? 实证分析中用到的

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!

hi投2023-06-08 07:55:361

什么是解释变量？

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

FinCloud2023-06-08 07:55:351

为什么先决变量只能作为解释变量

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。

可桃可挑2023-06-08 07:55:341

什么是解释变量,什么是控制变量?

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.

苏州马小云2023-06-08 07:55:341

简述确定解释变量注意的问题

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．

kikcik2023-06-08 07:55:332

解释变量是定性变量时,应该如何使用

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。

拌三丝2023-06-08 07:55:331

关于解释变量

（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。

苏萦2023-06-08 07:55:333

解释变量是定性变量时,应如何使用

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。

u投在线2023-06-08 07:55:321

内生解释变量是什么？

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。

瑞瑞爱吃桃2023-06-08 07:55:041

解释变量包括截距吗

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)

真颛2023-06-08 07:55:041

核心解释变量是自变量吗

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。

左迁2023-06-08 07:55:031

和解释变量有什么区别

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。

肖振2023-06-08 07:55:021

工资与个人能力谁是内生解释变量

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。

陶小凡2023-06-08 07:55:002

如何检验解释变量的内生性问题

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

小菜G的建站之路2023-06-08 07:55:001