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时间:2020-09-07
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1、MultipleRegressionAnalysis多元回归分析之模型设定和数据问题y=b0+b1x1+b2x2+...bkxk+uSpecificationandDataProblems模型设定和数据问题1ChapterOutline本章大纲FunctionalFormmisspecification函数形式误设UsingProxyvariablesforunobservedexplanatoryvariables对观测不到的变量使用代理变量PropertiesoftheOLSUnderMeasurementError有测量误差的OL
2、S性质MissingData,NonrandomSamples,andoutliers数据缺失、非随机样本和离群点2FunctionalForm函数形式Howdoweknowifwe’vegottentherightfunctionalformforourmodel?我们如何知道模型是否得到正确的函数形式呢?3FunctionalForm(continued)函数形式(续)First,useeconomictheorytoguideyou首先,用经济理论的指导Thinkabouttheinterpretation考虑它的解释Doesit
3、makemoresenseforxtoaffectyinpercentage(uselogs)orabsoluteterms?x影响y的更合理的方式是百分比的形式(用log形式),还是绝对量的形式?Doesitmakemoresenseforthederivativeofx1tovarywithx1(quadratic)orwithx2(interactions)ortobefixed?x1的系数更合理的形式是随x1变化(二次形式),随x2变化(交互作用),还是固定不变?4FunctionalFormMisspecification函数
4、形式误设Amultipleregressionmodelsuffersfromfunctionalformmisspecificationwhenitdoesnotproperlyaccountfortherelationshipbetweenthedependentandtheobservedexplanatoryvariables.当一个多元回归模型不能正确地说明被解释变量和观察到的解释变量之间的关系时,此模型存在函数形式误设问题。5FunctionalFormMisspecification函数形式误设Misspecifyingt
5、hefunctionalformofamodelcanhaveseriousconsequences.Wemayobtainbiasedorinconsistentestimatorsofthepartialeffects.误设一个模型的函数形式可能产生严重的后果。我们得到的局部效应的估计量可能有偏或不一致。Onewayout:toaddquadratictermsofanysignificantvariablestoamodelandtoperformajointtestofsignificance.一种方法:向模型加入任何重要变量的
6、二次项,进行一个联合显著性检验。6Example:ModelingCrime例子:对犯罪建模Dependentvariable:被解释变量:Narr86,#timesarrested,1986(1986年被捕次数)ExplanatoryVariables:解释变量:pcnvproportionofpriorconvictions以前被定罪比例avgsenavgsentencelength,mos.平均判刑期限,单位:月tottimetimeinprisonsince18,mos.18岁以来的服刑时间,单位:月Ptime86mos.inp
7、risonduring19861986年的服刑时间,单位:月7Example:ModelingCrime例子:对犯罪建模Explanatoryvariables解释变量Qemp86#quartersemployed,19861986年被雇佣季度数inc86legalincome,1986,$100s1986年合法收入,单位:百美元black=1ifblack如果是黑人,black=1hispan=1ifHispanic如果是西班牙裔,hispan=1First,weregressthedependentvariablesontheind
8、ependentvariables,withoutanysquareterms.首先,我们将被解释变量向解释变量回归,不包含任何平方项。8regnarr86pcnvavgsentottimeptime86q
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