门槛变量

1、数据可用性：门槛变量应该基于可用的数据。如某个变量无法收集或缺乏足够的数据，那么该变量可能不适合作为门槛变量。2、解释性：门槛变量应该容易被解释。需要确保门槛变量的意义和作用容易理解和解释，以便在业务中推广。

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释力,因为它和新变量毫无相关,所以不会被再次引入.打个比方说,某个地方地震了,家家户户都可以领取政府发放的慰问金,但显然如果是同一户人家的人来领的话就不能重复领取.A、B、C1、C2四个人去领,其中C1、C2是同一户人家的,那肯定被剔除,因为不能被重复领取；这时,第五个人D也去领,如果D和前面四个人都毫无关联,必然可以领取慰问金,因为他和谁都不是一户人家的,同时,之前被剔除的C1或C2也不可能重新有资格领取,因为他和这个新加入的D没有任何关联,这个D也和A、B没有任何联系,不可能挤掉他们而重新召回C1或C2.

门槛变量和控制变量是实验设计中的两个重要概念，它们都与实验结果的可靠性和有效性密切相关。门槛变量指的是一个变量的取值必须达到一定门槛值，才能对实验结果产生显著的影响。例如，在一项药物疗效实验中，药物剂量可能是一个门槛变量，只有当药物剂量达到一定水平时，才能显著改善患者的病情。而控制变量指的是在实验过程中，保持其它变量的恒定，只改变一个变量来观察其对实验结果的影响。例如，在一项研究中，要观察不同温度对植物生长的影响，那么光照、土壤湿度、施肥量等变量都需要保持恒定，只改变温度来观察植物生长的变化。门槛变量和控制变量之间没有必然的相关性，但是它们都是实验设计中需要考虑的因素。门槛变量的存在会影响实验结果的可靠性，因为如果门槛值没有达到，就无法观察到其对实验结果的影响。控制变量的存在则可以排除其它因素对实验结果的影响，提高实验结果的可信度。在实际研究中，门槛变量和控制变量的选择需要根据研究问题和实验设计来确定。同时，还需要注意在实验过程中严格控制门槛变量和控制变量的影响，以保证实验结果的可靠性和准确性。

可以。调节变量是调节一组关系的变量，和门槛变量可以是一个人，比如人力资本和经济增长的关系，门槛变量可以是其他解释变量比如城镇化，也可以是该解释变量。

门槛变量的估计系数是可以计算出来的。即如果将整个样本分成若干个子样本分别进行回归，是否还能得到大致相同的估计系数。对于时间序列数据，这意味着经济结构是否随着时间的推移而改变。对于横截面数据，比如，样本中有男性与女性，则可以根据性别将样本一分为二，分别估计男性样本与女性样本。如果用来划分样本的变量不是离散型变量而是连续型变量，比如，企业规模、人均国民收入，则需要给出一个划分的标准，即“门槛值"。

可以阿，通常来说混合数据分为两种，一是pool，二是panel pool是横截面数据少而时间期较多；而panel正相反，时间期较短。 所以3年用panel做是可以的。

选择敏感变量、控制变量总量必须适当。1、选择敏感变量。门槛变量必须要灵敏，而且对结果的影响程度应该为中等强度，这意味着它们对实验结果有确定性的影响。2、控制变量总量必须适当。控制变量的总量应该保持在适当的范围内，过多的门槛变量可能会导致实验范围过于狭窄、发现问题的能力下降，甚至出现不充分的研究结果。门槛变量是指用于控制实验范围或评估数据可信程度的参考变量。确保门槛变量的选择能够有助于探索研究变量的不同属性或因素之间的相互关系，得出清晰明确的实验结果。

1、数据可用性：门槛变量应该基于可用的数据。如某个变量无法收集或缺乏足够的数据，那么该变量可能不适合作为门槛变量。2、解释性：门槛变量应该容易被解释。需要确保门槛变量的意义和作用容易理解和解释，以便在业务中推广。

不需要。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释力，因为它和新变量毫无相关，所以不需要剔除。