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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:这里,模型的估计是同时进行、一步完成的,类似于工具变量法估计。但是,我们用treat effect 模型而不选取常用的工具变量法,来检验二分内生变量是否内生于家庭背景变量,主要出于以下几点考虑:第一,二者对内生变量做出的假设不同。工具变量回归中,工具变量是线性相关于一个连续的、完全可观测内生变量,而treat effect 模型回归,工具变量相关于一个隐匿的、不可观测内生变量,如果变量满足条件,二分内生变量就被观测为1,反之为0。treat effect 模型更符合本文变量的实际情况和预期要求;第二,具体的回归方法不同,treat effect 模型通过以二分内生变量为probit概率的方程模型,进行极大似然估计(MLE),确保了内是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
这里,模型的估计是同时进行、一步完成的,类似于工具变量法估计。但是,我们用treat effect 模型而不选取常用的工具变量法,来检验二分内生变量是否内生于家庭背景变量,主要出于以下几点考虑:第一,二者对内生变量做出的假设不同。工具变量回归中,工具变量是线性相关于一个连续的、完全可观测内生变量,而treat effect 模型回归,工具变量相关于一个隐匿的、不可观测内生变量,如果变量满足条件,二分内生变量就被观测为1,反之为0。treat effect 模型更符合本文变量的实际情况和预期要求;第二,具体的回归方法不同,treat effect 模型通过以二分内生变量为probit概率的方程模型,进行极大似然估计(MLE),确保了内
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
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2013-05-23 12:28:18
 
 
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