常见的内生性问题有样本选择偏差、遗漏变量、反向因果等等，处理这方面的技术手段一般常用的有工具变量法、倾向得分匹配、双重差分(三重差分)、heckman两阶段、断点回归
读童话的狼
2020-02-25
当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可采用标准化回归系数，当只是想解释自变量对因变量的作用时，可采用非标准化的回归系数。 标准化的常数项是没有值的，因此，标准化的回归系数不能用于回归方程。 标准化的回归系数只是用于自变量间进行比较。
读童话的狼
2020-02-24
简单地说，总样本量为n, 分成k组。总平方和的变量有n个样本，1个估计量（约束条件）总体均值，自由度是 n-1。 组间平方和的变量为k，每个分组内的样本均值，1个约束条件（总体均值），自由度 k-1。组内平方和，第i组内有样本量n_i，一个组内均值的估计（约束），每个组内自由度n_i -1，故k组共有n-k 个自由度。
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2020-02-24
调整后r方在多元线性回归中才有用。它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量变量加入后，即使这一变量也因变量不相关，未经修正的R方也要增大。修正后的R方仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。 为了尽可能准确的反应模型的拟合度 SPSS 输出中的 Adjusted R Square 是消除了自变量个数影响的 R2的修正值。 对于一元回归看R方即可，对于多元回归应该看调整的R方。
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2020-02-24
如果自变量的相关系数超过0.7，那可能存在共线性，但还需进一步判断 在回归后计算方差膨胀因子，一般经验法则是VIF<10是可以认为不存在多重共线性问题的！ 基于控制变量之间回归R2的VIF可能比相关系数更加实用，相关系数只能衡量两两之间的相关性！
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2020-02-24
软件里面的大部分都是双尾概率P值，如果你的假设是双尾的就直接比较显著性水平就可以了，如果你的假设是单侧校验，就用双尾概率除以2再与显著性水平比较就可以了
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2020-02-24
在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01 读童话的狼 2020-02-24
1、双尾检验：检验目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），把风险分摊到左右两侧。比如显著性水平为5%，则概率曲线的左右两侧各占2.5%，也就是95%的置信区间。 2、单尾检验：检验目的只是注重验证是否偏高，或者偏低，也就是说只注重验证单一方向，就用单侧检验。比如显著性水平为5%，概率曲线只需要关注某一侧占5%即可，即90%的置信区间。 研究目的是想判断两个数
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2020-02-24
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
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2020-02-24
1、首先你应该已经建好了一个散点图 2、双击图表，打开图表编辑器 3、点击上方的添加参考线图标，可以根据需要选择不同的参考线 4、通过属性可以调节线的位置，线的粗细等，设置好点击应用即可
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2020-02-24
