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Chapter 2 The Classical Multiple Linear Regression Model 2.1 Linear Regression Model Notation dependent variable, regressand
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Chapter 12 Time Series Analysis 12.1 Stochastic processes A stochastic process is a family of random variables {Xt,t ET}. Example{St,t 0, 1,2,...} where St i=o X; and iid(0,2). St has a different distribution at each point t
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12.1自相关的性质 一、随机干扰项之间存在相互依存性。 二、区分一对概念:自相关与序列相关
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处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型
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1.何谓 Multicollinearity =Xb+a One of the conditions for ols: Tadde+k12
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2.1 1、Statistical or random experiment 2、Sample space or population Sample point, event 2.2 Stochastic or random variable (r. v.) 2.3 Probability 2.4 R.V. and probability density function
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非线性最小二乘法 非线性回归的Stata命令及实例 门限回归 面板数据的门限回归
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为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法
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回归分析 1.根据经济理论或考察样本数据去设定回 归方程 X…Z Y: dependent variable; independent random error or disturbance term
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General linear models Suppose that we have a model: 1 It is inherently linear for the parameters if it can be transformed into Examples: 1. Exponential model: Y
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