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稳健标准误和普通标准误
普通标准误与稳健标准误
的区别
答:
1.
普通标准误
(ordinary standard error):普通标准误是在统计模型满足所有假设条件(如正态分布、同方差性等)的前提下计算的标准误。它假设数据集中没有异常值,并基于这个假设对参数进行估计和标准误计算。2.
稳健标准误
(robust standard error):稳健标准误是在统计模型不满足某些假设条件时使用的...
普通标准误
、
稳健标准误
、聚类稳健标准误的区别
答:
1.1
普通标准误
,基于同方差假定,若数据存在异方差,可能不准确;1.2
稳健标准误
,解决异方差问题,White提出的无需同方差假定,常用于横截面数据;1.3 聚类稳健标准误更严格,针对面板数据的自相关性,聚类到个体或更高层级,如城市或行业。1.4 聚类层级的选择取决于变量的层级,通常选择更高层级...
稳健标准误与普通标准误
可以同时用吗
答:
可以同时使用。据查询考试网显示,
稳健标准误和普通标准误
是两个不同的概念,可以同时使用。稳健标准误是一种对数据异常值、偏态等异常情况有更好鲁棒性的标准误,而普通标准误则是传统意义下的标准误。
普通标准误
、
稳健标准误
、聚类稳健标准误的区别
答:
1.
普通标准误
最基础的误差类型,它假设误差项之间同方差。然而,当数据中存在异方差性,即不同观测值之间的误差变异程度不一,普通标准误的精确性可能大打折扣。在这样的情况下,稳健性就显得尤为重要。2.
稳健标准误
(White's, 1980)为应对异方差问题,稳健标准误应运而生。它特别适合于横截面数据...
稳健标准误
什么意思
答:
度量回归模型的拟合度和特征重要性。在异方差非正态数据下,
稳健标准误
可以提高估计量的准确度,稳健标准误是对标准误求平方根时,在不影响样本数据的情况下改变求解的算法,使迭代的结果接近于极小值最近点而得出的。
标准误两三事:为什么一使用
稳健标准误
,我的系数就不显著了?
答:
回归系数显著性通常通过t统计量与临界值比较来评估。在经典情况下,我们使用
普通标准误
,但现实数据集往往违反了同方差假定,存在异方差性。White(1980)提出的异方差
稳健标准误
,为了解决这个问题。如果模型存在异方差性,使用普通标准误计算的t统计量不再准确。横截面数据中,异方差性普遍存在,此时应使用...
双重差分中
标准误
的大小影响结果吗
答:
影响不大。使用面板数据进行固定效应模型估计时,考虑到组间异方差和组内自相关,需要将标准误进行聚类调整。聚类调整后的标准误大于异方差
稳健标准误
,而异方差稳健标准误大于
普通标准误
,因此,根据聚类标准误做出来的结果是相对最稳健的,稳健指的是系数显著性稳健,因为标准误影响t值,而对系数的本身...
稳健标准误
是不是一致估计量
答:
是。健标准误是一种改进的标准误,它对异方差性进行了稳健处理。在异方差性存在的情况下,传统的标准误可能会产生偏差,而
稳健标准误
通过在估计过程中考虑异方差性,从而提供更准确的标准误估计。
为什么
稳健标准误
检测不出来
答:
因为某个变量的取值太极端了。如果回归中控制了许多哑变量,很有可能某个哑变量就成了这种极端变量,进而影响F值的计算。所以
稳健标准误
检测不出来。稳健标准误指的是经过了异方差修正的回归的标准误,以此来证明自变量与因变量之间确实存在关系而非仅仅是因为趋势相同。
工具变量用
稳健标准误
其他的也要用吗
答:
要用。工具变量无论是否用聚类
稳健标准误
,过度识别检验的结果都不太好,其他的工具变量也要使用才可精确检验。稳健标准误是指其标准差对于模型中存在的异方差或自相关问题不敏感,基于稳健标准差计算的稳健t统计量仍然渐进分布t分布。
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