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2010-02-26
为了减少遗漏变量问题,可以添加大量的控制变量,但同时会带过过度控制问题,这个问题在统计上问题不大,但会损失样本及有限性。对于过度控制,有没有相应的模型评判标准?
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2010-2-26 11:18:28
peyzf 发表于 2010-2-26 01:43
为了减少遗漏变量问题,可以添加大量的控制变量,但同时会带过过度控制问题,这个问题在统计上问题不大,但会损失样本及有限性。对于过度控制,有没有相应的模型评判标准?
"为了减少遗漏变量问题,可以添加大量的控制变量" Statistics analysis is not widely guess. It is bonded theory, business and data.

"但同时会带过过度控制问题,这个问题在统计上问题不大,但会损失样本及有限性。" What does this mean?

"对于过度控制,有没有相应的模型评判标准" there are many ways to test overfitting, from a nested model F test or likelihood value based test to specification test. But the model should be the first built under the guideline of theory and business.
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2010-2-26 12:27:56

有道理
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