学同学2024-07-13 23:54:11
学同学重大遗漏变量必须要满足两个条件：1. 遗漏的这个变量和模型现存的其他变量之间是高度相关的； 2. 遗漏的这个变量对于y来说是有显著解释效力的；那如果只满足条件2，但是不满足条件1，为什么不能称为重大遗漏变量？
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黄石2024-07-15 11:14:30
黄石同学你好。举个例子。2012年有一篇论文将国家每1000万人中获得诺贝尔奖的人数对该国家人均巧克力消费量进行回归，本该毫无关系的两个变量在回归中却呈现了显著的正相关。这背后的原因有很多种，其中一种就是我们可能遗漏了某些重要变量。比方说人均GDP。人均GDP越高，支出越高，研发经费就可能越充足，获得诺贝尔奖的可能性就越高，所以它应该被放入模型中；同时，人均GDP越高，收入越高，巧克力消费量也有可能越高，所以它与模型自变量也有联系。此时我们可以这么来理解诺奖人数与巧克力消费量之间的关系：随着人均GDP的上升，二者同时变高，所以如果模型中不包含人均GDP，我们就会直接观测到巧克力消费量越高、诺奖得主越多这样一个关系。而如果人均GDP和人均巧克力消费量没有关系，那么随着人均GDP的上升，诺奖人数上升，但是人均巧克力消费量不受影响，我们就不会观测到这样一个荒谬的关系。此时，人均GDP遗漏与否不会带来什么严峻的后果，所以不是重大遗漏变量。我们也可以简单推导一下，详见下图。
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黄石2024-07-15 11:14:30
同学你好。举个例子。2012年有一篇论文将国家每1000万人中获得诺贝尔奖的人数对该国家人均巧克力消费量进行回归，本该毫无关系的两个变量在回归中却呈现了显著的正相关。这背后的原因有很多种，其中一种就是我们可能遗漏了某些重要变量。比方说人均GDP。人均GDP越高，支出越高，研发经费就可能越充足，获得诺贝尔奖的可能性就越高，所以它应该被放入模型中；同时，人均GDP越高，收入越高，巧克力消费量也有可能越高，所以它与模型自变量也有联系。此时我们可以这么来理解诺奖人数与巧克力消费量之间的关系：随着人均GDP的上升，二者同时变高，所以如果模型中不包含人均GDP，我们就会直接观测到巧克力消费量越高、诺奖得主越多这样一个关系。而如果人均GDP和人均巧克力消费量没有关系，那么随着人均GDP的上升，诺奖人数上升，但是人均巧克力消费量不受影响，我们就不会观测到这样一个荒谬的关系。此时，人均GDP遗漏与否不会带来什么严峻的后果，所以不是重大遗漏变量。我们也可以简单推导一下，详见下图。
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