加控制变量之后不显著_控制变量都不显著

加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么

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加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么

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加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么

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哪种虐待会使老年人自杀意念更强?

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一个变量的计量结果原本不显著,但增加控制变

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加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么

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用面板做回归,有固定效应有随机效应,没加robust发现很多都显著,发现加了robust之后许多控制变量都不显著了,有的结果中所关注的变量也变得不显著了,怎么办? 这种情况需要

它不会去控制其他变量的影响。 回归的话如果你放入多个自变量做回归,那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量(也就是减去了其他自变量对因变

反对 @DY Lancelot的答案 首先,线性回归没有“自变量之间互相独立”这个基本假设,高斯马尔科夫假定只要求任何两个不能完全线性相关,换言之,只要不完全相关就不会影响估计值的BLUE性。 多重共线性不好,只是因为它会导致估计量标准差被高估,使得显著性等参数不可信。 所以多重共线性是有成本的,但不足以构成拒绝添加一些变量的充分理由。 你举的那个例子,avg_ed变量的确不应该添加,但这不是因为多重共线性,而是因为它所包含的信息--父母受教育水平--已经被完全包含在其他几个变量中了,因而从理论上说,添加这个变量没有好处。因而在权衡取舍之后,我们不应当添加这个变量。 相反,如果某个变量包含了重要的信息,从理论上讲就与被解释变量十分相关,那我们就绝不能因为多重共线性就从回归中剔除掉它。 回到题主的例子。从题主给出的信息看,这新变量必须添加。 原因很简单,题主说它有一定必要性,亦即它与被解释变量相关;然后它又与要观测的变量相关。在这种情况下,如果不在回归中纳入这么变量,那就意味着它被遗漏在残差项中,会造成残差与被解释变量相关。这将直接导致回归结果有偏,这是远比多重共线性更严重的问题,这才是计量最忌讳的问题。

这个没关系啊。说明这个变量不做贡献。

控制变量不显著其实也没有什么,目的是控制这个变量对被解释变量的影响,避免遗漏在扰动项中,或者导致内生性,或者导致由于未考虑该因素的影响,而导致所以分析的变量结果

不显著的变量变成三星显著,且之后都稳定三星显著,有问题吗如果其他变 添加控制变量后一个不显著的变量变成三星显著,且之后都稳定三星显著,有问题吗 月与月亮|浏览124次

有没有查看增加的这个控制变量和解释变量之间的相关性,如果新增控制变量和解释变量之间有明确的关系或者数据样本中它们有较高的相关性就会导致解释变量不显著。 一般

控制变量LchPct的系数为 -0.547,而且在统计上显著(statistically significant)。不仅如此,控制变量LchPct 的系数在经济上也很显著(economically significant);比如,对比一个LchPct

stata中控制了时间和行业效应主要系数不显著怎么办修改变量啊你这是是面板数据估计面板数据模型选择也存在瑕疵 修改变量啊 你这是是面板数据 估计面板数据模型选择也存

回归方程中加入控制变量后解释变量变得不显著 回归方程中加入控制变量后解释变量变得不显著 回答(1) 模型设定错误或者引入了不相关变量 热门问题 相似问题 等你回答 查