问题:实证分析中,经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如,在公司金融领域,研究薪酬激励是否有助于提升业绩时,模型设定为:关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组,继而比较 和 是否存在差异。通常认为,民营企业的薪酬激励更有 ...
我们先引入一个简单的收入回归方程: 其中Wage 是小时工资,Di 为是否接受工作培训的虚拟变量,X是控制变量。 假设我们想看一下D 对Wage 的影响是否因性别而异。我们即可以引入交互项: 观察交互项的系数 是否显著即可: 也可以使用分组回归: 然后再检验Di 的回归系数差异是否显著即可。 不难发现,上述两种方法隐含着不同的假设。交互项回归中,仅要求Di的系数存在组间差异,对控制变量不作要求 两 ...
2021-08-02 17:03 0 308 推荐指数:
问题:实证分析中,经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如,在公司金融领域,研究薪酬激励是否有助于提升业绩时,模型设定为:关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组,继而比较 和 是否存在差异。通常认为,民营企业的薪酬激励更有 ...
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简单线性回归 library(ISLR) library(class) library(MASS) fix(Boston) #弹出数据编辑器 names(Boston) #基本句法是 lm (y ~ x , data) ,其中y是响应变量,x是预测变量,data ...
线性回归-误差项分析 当我们用线性回归模型去做回归问题时,会接触到误差项这个概念 对于一个线性回归模型 y ...
如果研究X对于Y的影响,Y是计数资料,一般可以使用Poisson回归进行研究。但是Poisson回归要求数据满足等离散现象(平均值与方差相等),如果说数据具有一定的聚焦性,此时很可能就会产生过离散现象,即数据平均值与方差明显不相等。此时使用负二项回归更为科学。 比如研究传染病人数,传染病 ...
本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...
线性回归的一般形式 过拟合问题及其解决方法 问题:以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法:(1):丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征,具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现;(2):使用正则化技术,保留所有特征,但是减少特征前面的参数θ的大小,具体 ...
在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法,做下总结吧,不然看了之后过两天就抛在脑后,忘光光了。。视频点击 ...