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为了做出有效的推断,我们假设误差方差是恒定的 – 如果不是,我们冒着做出错误推断的风险(没有偏差,只影响 SE,补救措施:稳健的 SE)
Y也影响Xclash订阅设置,则我们具有内生性,这将导致估计量有偏。虚拟变量和交互虚拟变量
X2 的效应clash订阅设置,。内置假设X1 对所有观测值具有相同的效应。交互放宽这种假设的一种方法是允许效果变化clash订阅设置。
• 效果很难从输出中立即判断(正面或负面)• 边际效应不是恒定的 – 任何关于效果的陈述都取决于 x 值
当我们通过检验假设的方式检验理论时,我们使用F 检验。在进行预测时clash 是干什么用的,我们希望使用 BIC 来区分模型。
Akaike 信息准则和贝叶斯信息准则AIC 和 BIC 都反映了数据拟合的程度以及包含的解释变量的数量(复杂性)。当数据拟合更好时,度量会下降 。当添加更多变量时,度量会上升,较低的值更好。clclash订阅设置ash 是干什么用的
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