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2021-05-27
通过改变变量形式如指数、对数形式,以及变量间交互形式,重新进行回归,这样可以更准确的度量变量间的相互影响,最终可以得到回归效果较好的变量组合形式及其参数估计和检验结果。
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2021-5-28 16:10:56
建议不要这样做。首先,回归目的是为了来要验证自己所作的假设,希望更关注问题本身而去做实证。其次,回归中,一般使用的方法是,改变变量的的度量方式(需要验证变量的合适性,例如检验前需要做的描述性统计、相关系数检验等等)、使用交互项检验、分样本检验等等。这些方法还要针对你要说明的问题。例如分样本只能说明不同样本的异质性差异,更具体的检验还要考虑组间系数检验等。最后,不同的方法目的是为了解决你研究的问题。
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2021-5-28 16:13:26
暴走火柴人 发表于 2021-5-28 16:10
建议不要这样做。首先,回归目的是为了来要验证自己所作的假设,希望更关注问题本身而去做实证。其次,回归 ...
如果指标都是明确会对结果产生影响的指标,那这个时候是否就应该这样变化?
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2021-5-28 16:15:10
那就要看你的控制变量,模型,是否可能存在遗漏变量,尽可能将看靠文献中的不同维度变量考虑在内
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2021-5-28 17:15:13
暴走火柴人 发表于 2021-5-28 16:15
那就要看你的控制变量,模型,是否可能存在遗漏变量,尽可能将看靠文献中的不同维度变量考虑在内
一定要考虑到所有变量才能这样变换吗?还有一个问题,这样变换的原则是什么?是一个一个去尝试吗?
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2021-5-29 15:52:50
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