stata第五章异方差 ols+稳健标准误, 视频播放量 6807、弹幕量 0、点赞数 39、投硬币枚数 12、收藏人数 97、转发人数 16, 视频作者 二叔今天上新了没, 作者简介 ,相关视频:stata实操|18 分钟快速完成论文实证部分(描述性统计、相关性分析、F检验、hausman检验、固定效
OLS方法是渐进无偏的,Theil-Sen方法在渐进无偏方面和OLS性能相似。和OLS方法不同的是,Theil-Sen方法是一种非参数方法,其对数据的潜在分布不做任何的假设。Theil-Sen方法是一种基于中值的估计其,所以其对异常点有更强的稳健性。 在单变量回归问题中,Theil-Sen方法的Breakdown point为29.3%,也就是说,Theil-Sen方法...
使用GAN的方法来进行训练。 先说一下我对于这篇论文方法的感受,这么多子网络要一起train,还是GAN,我的评价是巨难train,但是既然人家能够投中,那么存在即合理,还是硬着头皮开始看它给的代码,它给的代码使用的框架是mxnet,在官方文档的帮助下也不难,基本知道代码的意思,然后就是让代码能够跑起来了。主要做了以下几...
(一)方法1:OLS +稳健标准误 (更适用于一般情形) 如发现异方差,一种处理方法是,仍进行 OLS 回归(OLS 依然无偏、一致且渐近正态),但使用在异方差情况下也成立的稳健标准误。这是最简单,也是目前通用的方法。 只要样本容量较大,即使在异方差的情况下,只要使用稳健标准误,则所有参数估计、假设检验均可照常进行。
Title: Stata:线性回归、OLS与标准误 Keywords: 稳健标准误, 聚类标准误, 二维聚类, 双向, mata 编者按:本文整理自 Fernando Rios-Avila 撰写的「Linear Regressions, OLS and Standard Errors」,特此致谢! 1. 介绍 线性回归 (Linear Regression,简称 LR) 是经济学家分析数据的基本工具。在众多参数估计方法中,普...
如何用stata完成一篇实证论文。一套实证分析流程(数据导入、描述性统计、相关性分析、多重共线性检验、异方差、OLS、OLS+稳健标准误)争霸拳坛 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1.9万 5 08:49 App stata快速完成毕业论文之稳健性检验:替换变量、高位固定效应、调整样本空间、删除重大宏观事件 3.0...
为了解决异方差性问题,可以采取以下方法: 1. 使用异方差稳健标准误估计:可以使用异方差稳健标准误估计,例如White标准误、Heteroscedasticity-consistent standard errors等,这些方法可以在计算标准误时考虑到异方差的存在,从而得到更准确的统计结果。 2.数据转换:可以对变量进行适当的转换,例如对数化、平方根化等,以减小观...
之前在讲OLS的假设时说过，OLS的假设之一就是“同方差”，但是现实的数据可能会存在异方差问题，那该怎么解决呢？方法之一是使用广义最小二乘法（GLS），但更为简单的是方法二，即在OLS的回归命令后面加上robust（这里就不深入讲原理了，以后再说）：其中，r是robust的缩写，表示使用稳健标准误。回归结果如下图所示...
5. 因此，进行OLS回归时，需要对异方差性进行检验，并在必要时进行相应的处理。6. SPSSAU软件提供了两种异方差性检验方法：怀特（White）检验和BP检验。7. 一般情况下，怀特检验就足够用来诊断异方差性问题。8. 若检测到异方差性，可采取以下三种方法进行处理：数据转换、稳健标准误回归、FGLS回归。9. ...
如果检验显示有异方差问题，可使用Robust稳健标准误回归法进行研究。此种研究方法是当前最为流行也最为有效的处理办法。FGLS回归 如果发现有异方差问题，还可使用FGLS法进行分析，以处理异方差问题。FGLS是这样的一类思路，即对于残差值越大的点，给予越小的权重，从而解决异方差问题，FGLS回归事实上一系列...