回归系数不显著怎么办？ 比如用似无关回归 看JF、JFE、RFS上面的文章，实证结果总是相当地显著，不论作者采用何种思路做稳健性检验，都是怎么做怎么显著。这不得不让我深深地感到惊讶，他们是怎么。
hansen检验 指令是什么 stata xtset id yearxtreg y x，fextreg y x，rehausman fe rep则拒绝原假bai设，du选择固定效zhi应当daoHausman 检验值为版负时使用权hausman fe re，sigmaless/hausman fe re，sigmamore即可
什么是哑变量 什么是哑变32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433653430量哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一个回归系数来解释多分类变量之间的变化关系，及其对因变量的影响，就显得太不理想。此时，我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。将哑变量引入回归模型，虽然使。
单因素统计和多因素回归分析有什么区别
SAS数据挖掘与分析的目录 第1章SAS编程的语法知识1.1SAS(StatisticalAnalysisSystem)概述1.2观测值、变量常量1.3SAS的操作符1.4SAS数据挖掘常用的语句习题第2章数据挖掘的预备知识2.1DATA语句2.2INPUT语句2.3LENGTH语句2.4用LABEL语句指定变量标签2.5用PROCFORMAT过程指定数据标签2.6用MISSING语句宣告缺失值2.7注释语句2.8创建新变量2.9缺失值不参与运算2.10求和语句2.11删除变量2.12用INFILE语句读取外部文件的数据习题第3章数据挖掘时的跳转与循环3.1IF语句3.1.1IFTHEN语句3.1.2IFTHEN/ELSE语句3.2GOTO语句3.3LINK语句3.4RETURN语句3.5删除部分个案3.5.1删除数据集里暂时不用的个案3.5.2用IF语句挖掘部分数字型的个案3.6循环语句3.7数组3.7.1下标变量的下标3.7.2在DOEND循环中使用数组3.7.3多维数组习题第4章建立数据仓库4.1建立永久数据集4.2数据的分组及分组标记4.2.1分组控制4.2.2数据的分组标记4.3数据的排序4.4数据集的连接4.4.1变量相同时的连接4.4.2变量不同时的连接4.4.3变量值相同时的个案连接4.5数据集“合二而一”4.5.1按个案号配对合并变量4.5.2用BY语句进行匹配合并4.6用FILE语句控制输出文件4.7OUTPUT语句4.7.1OUTPUT。
回归系数不显著怎么办？旧文放上来和大家分享一下自己的心得，小有修改，这可能对新手有帮…
