問題:實證分析中,經常需要對比分析兩個子樣本組的系數是否存在差異。例如,在公司金融領域,研究薪酬激勵是否有助於提升業績時,模型設定為:關注的重點是系數 。我們經常把樣本組分成“國有企業(SOE)”和“民營企業(PRI)”兩個樣本組,繼而比較 和 是否存在差異。通常認為,民營企業的薪酬激勵更有 ...
我們先引入一個簡單的收入回歸方程: 其中Wage 是小時工資,Di 為是否接受工作培訓的虛擬變量,X是控制變量。 假設我們想看一下D 對Wage 的影響是否因性別而異。我們即可以引入交互項: 觀察交互項的系數 是否顯著即可: 也可以使用分組回歸: 然后再檢驗Di 的回歸系數差異是否顯著即可。 不難發現,上述兩種方法隱含着不同的假設。交互項回歸中,僅要求Di的系數存在組間差異,對控制變量不作要求 兩 ...
2021-08-02 17:03 0 308 推薦指數:
問題:實證分析中,經常需要對比分析兩個子樣本組的系數是否存在差異。例如,在公司金融領域,研究薪酬激勵是否有助於提升業績時,模型設定為:關注的重點是系數 。我們經常把樣本組分成“國有企業(SOE)”和“民營企業(PRI)”兩個樣本組,繼而比較 和 是否存在差異。通常認為,民營企業的薪酬激勵更有 ...
示例 代碼 ...
簡單線性回歸 library(ISLR) library(class) library(MASS) fix(Boston) #彈出數據編輯器 names(Boston) #基本句法是 lm (y ~ x , data) ,其中y是響應變量,x是預測變量,data ...
線性回歸-誤差項分析 當我們用線性回歸模型去做回歸問題時,會接觸到誤差項這個概念 對於一個線性回歸模型 y ...
如果研究X對於Y的影響,Y是計數資料,一般可以使用Poisson回歸進行研究。但是Poisson回歸要求數據滿足等離散現象(平均值與方差相等),如果說數據具有一定的聚焦性,此時很可能就會產生過離散現象,即數據平均值與方差明顯不相等。此時使用負二項回歸更為科學。 比如研究傳染病人數,傳染病 ...
本文簡單整理了以下內容: (一)線性回歸 (二)二分類:二項Logistic回歸 (三)多分類:Softmax回歸 (四)廣義線性模型 閑話:二項Logistic回歸是我去年入門機器學習時學的第一個模型(忘記了為什么看完《統計學習方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...
線性回歸的一般形式 過擬合問題及其解決方法 問題:以下面一張圖片展示過擬合問題 解決方法:(1):丟棄一些對我們最終預測結果影響不大的特征,具體哪些特征需要丟棄可以通過PCA算法來實現;(2):使用正則化技術,保留所有特征,但是減少特征前面的參數θ的大小,具體 ...
在讀研期間,一直在幫導師做技術開發,甚至偶爾做一做美工(幫導師和實驗室博士生畫個圖啥的),算法還是較少接觸的,其實,我發現,算法還是蠻好玩的,昨晚看了B站一個美女算法工程師講了線性回歸和邏輯回歸兩種算法,做下總結吧,不然看了之后過兩天就拋在腦后,忘光光了。。視頻點擊 ...