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【教材精讲-《计量经济学导论.现代观点》】第十七章 17.4 截断和断尾回归模型
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前面三小节我们学习了,如果数据呈现的分布形态不再是正态,我们应该用何种模型进行拟合与估计。比如如果因变量只能取0和1,我们可以采用概率单位或者对数单位来拟合,如何因变量只能取0以上,我们可以用托宾模型,如果因变量是离散数据,我们可以采用泊松回归。 前面这些问题的共性是,因变量的分布特征本身不符合正态,本身就是离散、只能取0以上或者只能取0-1,跟我们数据搜集无关,也就是说,不是我们搜不到一些数字,而是这个因变量本身就取不到(例如人不可能生出4.5个孩子)。 这一小节,我们将要处理另一个问题,那就是:虽然变量可以取到,但我们却搜不到。也就是,变量本身是覆盖范围从负无穷到正无穷的连续变量,数据采集过来后则呈现了某种“断尾”,“截断”的特征(这往往与抽样方法、数据采集方法有关)。那么,遇到这种问题,我们又该如何建模呢?是假装看不到没出现的数据,直接用线性回归?还是尽量把某些隐藏的信息体现在模型中,来校准估计呢。这就是我们本节要学习的内容啦!~~ 一起来看看吧!
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