在logistic回归中加入固定效应后,样本量会减少的原因通常与数据的结构和固定效应的性质有关。
1. 重复观测:如果数据包含了同一实体在不同时间点的多次观测(如面板数据),那么加入时间固定效应(如年份)就会消除这些重复观测之间的差异。由于每个个体在特定年份只有一个观测值,因此样本量会减少。
2. 类别间的差异:类似地,当加入类别固定效应(如行业或省份)时,模型会试图捕捉不同类别之间的系统性差异。然而,如果某些类别的数据中存在空缺或者重复观测的情况,那么在引入这些类别的固定效应后,样本量就可能会减少。
总结来说,固定效应的引入会使得模型更加关注于解释变量与特定年份、行业或省份的关联,而不仅仅是它们与因变量之间的关系。这一过程可能导致某些重复观测或类别数据被排除在外,从而减少了样本量。
此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用