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选择性偏差前沿信息_共同方法偏差大于40小于50(2024年12月实时热点)

内容来源：飘花网电影所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

选择性偏差

【读书分享】选择性偏差：你的“坚持”，可能是因为认知有“盲区” 很多家长，在孩子稚嫩的脚步还未稳固之时，便迫不及待地为他们报上各种兴趣班。而那些经济条件优厚的家庭，更是不惜一掷千金，只为让孩子能在贵族学校中茁壮成长。这份望子成龙、望女成凤的心情，固然值得理解。然而，许多家长试图为孩子赢得起跑线优势的同时，却往往忽视了这样一个事实：更需要的是父母的陪伴和启蒙教育，孩子的健康成长，如同幼苗需要阳光雨露，更离不开父母温暖的陪伴与智慧的启蒙。他们加班加点，用辛勤的汗水换取孩子的“贵族教育”，却可能正以牺牲与孩子共度的宝贵时光为代价。这便是选择性偏差，带来的“思维陷阱”：它让我们把事情简单地分为几个典型的框架，然后在做决策时，过分夸大这些框架的重要性，对其他潜在的可能性视而不见。选择性偏差，会让我们过于相信或排斥某样事物或者观点，从而只看到了自己想看的，听到了自己想听的，甚至会失去冷静和理智，做出冲动的选择。就拿股市为例，很多股民相信投资就是“低买高抛”，一看到股价低迷，便如获至宝，冲动入场，以为捡到了大便宜。然而，他们或许未曾意识到：如果那是一家正步入衰退的公司，那么他们所见的“低位”，很可能就是下一个“高位，于是，就这样被牢牢地“套”在了股票市场的”漩涡“中。选择性偏差之所以存在，是因为我们在处理问题时，往往过于信赖自己的认知。这些认知，或许源于从众心理的驱使，或许曾在过去为我们带来过成功的甜头，于是我们便将其视为”万能钥匙“，来解锁所有新问题的”门锁“，取代了对新问题的全面分析与理性判断。但是我们要知道，世界远比我们想象的更加复杂多变。要跳出选择性偏差的陷阱，就需要我们保持一颗开放的心，勇于质疑自己的第一直觉，用多元的视角去审视问题，这样才能看见更广阔的世界，做出更加明智的选择。 #读书#

实证分析内生性问题？5种方法轻松搞定！内生性是实证回归分析中常见的问题，通常由于解释变量与随机扰动项相关，导致解释变量的系数偏离真实值。以下是几种解决内生性问题的方法： 𐟔 内生性定义解释变量与随机扰动项相关，导致解释变量的系数偏离真实值。 𐟚砥ŽŸ因遗漏变量：如果遗漏的变量与解释变量不相关，则不会导致内生性。选择性偏差：解释变量不是随机选择的，例如只能选取特定变量进行估计。互为因果：如成绩与努力相互影响。测量误差：测量过程中存在的误差。动态面板：时间序列数据中的动态效应。 𐟛 ️ 解决方式工具变量法：使用与解释变量相关但与随机扰动项不相关的变量作为工具变量。面板数据固定效应模型：利用面板数据，通过固定效应模型控制个体差异。倾向性得分匹配（PSM）：通过匹配处理组和对照组的倾向性得分，减少选择性偏差。 Heckman两阶段模型：适用于样本选择带来的内生性问题。双重差分法（DID）：通过比较处理组和对照组在政策或事件前后的变化来估计处理效应。广义矩估计（GMM）：利用动态面板数据，通过GMM模型控制动态效应。通过以上方法，可以有效解决实证分析中的内生性问题，提高分析的准确性。

3泉生啤：全网首篇正面评价国内终于迎来了3泉生啤的热潮，同时也伴随着一些质疑和冷嘲。今天，我要为大家带来一篇可能是全网第一篇3泉生啤的正面评价。先说结论：斯哈尔贝克＞老兰比克＞单一橡木桶兰比克(ZyF)＞老贵兹，杀口感并不是评价啤酒的唯一标准。什么是社交兰比克？它难喝吗？这两个问题都是主观臆想，毫无价值。在这个等级的啤酒中，“好喝权”始终掌握在爱好者手中。为什么这次的生啤没有达到预期呢？答案很简单：自选择性偏差（self-selection bias），也就是我们无法实现适当随机化，导致得到的结论存在偏差。换句话说，金字塔尖的酒，都来自数不尽的金字塔底，酸啤始终都是小众。一个精酿老饕的味蕾是多年来喝各种啤酒锻炼出来的，已经养成了复杂且条件反射性的味觉分析系统，他们的评分标准是情绪化的，爱得越深骂得越狠。阿尔芒回忆中的兰比克，不也是3:2比例兑水后的“混合”饮料吗？我猜也是没有杀口感的。精酿啤酒的定义已经很模糊了，凡事到了一个狂热的阶段，情怀占多大比重就得重新审视。希望爱好者们收起卖弄，不负热情。 3泉Oude Lambik(2019)：标准的谷仓皮革感，酸质圆润柔和，随着回温，酒体变得像温润的黄酒，但是“野性”淡而不散，橡木桶带来的单宁感构筑了纤细的骨架，每一口都是坚实的兰比克，一点也不水。这可能是全网第一篇3泉生啤的好评，希望不是唯一。

2000年詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼和丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登 2000年，诺贝尔经济学奖授予美国经济学家詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼(James Heckman)和丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登(Daniel McFadden)，以表彰他们对微观计量经济学领域所做出的贡献。赫克曼是微观计量经济学的开创者，他创建的选择性模型，以及基于模型研究选择性偏差和对模型进行的二阶段估计等思想和方法从根本上改变了经济学的应用研究；麦克法登的离散选择行为理论成为现代计量经济学的主要研究领域。詹姆斯ⷨ𕫥…‹曼赫克曼于1944年出生于美国芝加哥，在美国罗拉多学院数学本科毕业后转向学习经济学，1971年在普林斯顿大学获得博士学位，曾任教于哥伦比亚大学、耶鲁大学和芝加哥大学，1995年起任芝加哥大学教授。赫克曼将微观计量理论创新与实证研究相融合，集中在劳动力的供给、劳动收益、失业的持续时间、劳动力市场的项目与政策评价，失业的持续时间和判别分析等。他对微观计量所作的贡献体现在“选择性数据模型”以及基于模型进行选择性偏差分析和对模型二阶估计两个方面。第一，赫克曼是选择问题研究的开拓者，对虚拟变量研究出一套基于选择问题的数据识别、估计、检验和应用方法。在1978年，赫克曼在原有模型的基础上加入了更多的虚拟变量，建立了反应市场工资和影子工资的交互影响的模型。此后赫克曼定义了倾向于公平就业法的“情绪”变量方程，与兰德斯的公平就业方程相联立，形成了评估公平就业法效果的模型，这类模型可用于评估经济政策效应。第二，赫克曼此前模型选用极大似然估计方法，二阶段估计是对选择偏差的矫正。其主要思想是：第一阶段，导出工作时间大于0的条件下，对市场公司扰动的条件概率，对条件概率进行极大似然估计；第二阶段是利用极大似然估计的结果对市场工资方程进行OLS、WLS估计，从而对选择性偏差进行校正。他的思想激发了后续大量的研究与应用。丹尼尔ⷩ𚦥…‹法登麦克法登1937年出生于北卡罗来纳州，本科在明尼苏达大学学习物理专业，1950年转向学习经济学，1962年在明尼苏达大学获得博士学位，1990年以来任伯克利分校考克丝经济学教授。麦克法登对微观计量重要的贡献是他对经济理论的发展和离散选择的计量经济方法论的创新。麦克法登研究选择行为，即用0、1、2、3对不同的因变量进行赋值，建立条件逻辑模型，并以条件逻辑模型为基础进行实证研究。此后麦克法登又将他的理论推广到联合条件概率模型，这为后来多元嵌套逻辑模型、广义极值模型提供了基础。离散选择行为理论改变了计量经济学对个人行为的研究思想。

香港读博劝退：别轻易踏入这片“战场” 今天想跟大家聊聊一个网友的故事，她为什么要去读博士。很多人一听到“博士”这个词，第一反应就是大龄未婚、三高女、剩女。周围的言论真的不美好。所以，如果你还没做好被别人说的准备，那你真的要好好想想！一年前，她也有过类似的想法。刚从英国毕业回来时，她坚决不想读博士。尽管朋友和家人都劝她继续深造，但她就是听不进去。直到前年过年，看着身边的朋友陆续结婚生子，她回国后每天996，没有时间社交，更别说谈恋爱了。每天都在问自己：“我是谁？我在哪儿？我要干什么？”𐟑‹ 天天被父母催婚、催育，真的烦透了！为什么要读博士？𐟑‡ 可以继续做喜欢的申请读博的状态更接近她期待的生活读博后她想进入高校，不想再挤大厂了（高校博士和硕士待遇差别很大！辅导员现在都要求博士了，硕士在高校也没有晋升空间）对研究感兴趣能增加收入研究生满大街（研究生每年毕业80万，大学生800万，博士10万）同期毕业的朋友有顺利申请到好的PhD 虽然读博很辛苦，但本质上还是一种选择性偏差。大多数导师都是正常的，并不会把你往死里搞。对于研究生，你的含金量可能看学校背景，但博士的含金量更看重个人。读博是个上限很高，下限也不太低的选择。（所以，对于在纠结的朋友们，不要经常看关于博士的负面新闻，那是小概率事件，遇到靠谱的导师是大概率事件） 𐟌ž 她在去年开始找我们帮她申请香港的PhD。我们主要是帮她筛选导师，精修RP，面试辅导，奖学金申请，宿舍申请。RP真的太重要了！10个被拒7个因为RP！她说选择香港最主要是因为离家近，父母也可以随时来玩。最后如愿拿到了港理的offer，开心的是还带奖！这样经济压力会少很多。送给大家一句话： I encourage you to know the value you place on your PhD, and make it the center in everything you do. It makes the application process so much more focused and successful. 希望这些信息对你们有帮助！

Stata实证分析指南：从零开始到精通想要在Stata上进行实证分析？这里有一些基础和核心内容供你参考，确保你的研究顺利进行！ 𐟓ˆ 基础分析数据搜集与合并：找到并整合所需的数据集。数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。描述性统计和相关性分析：了解数据的分布和变量间的关系。 𐟕’ 核心内容自相关：时间序列数据中相邻时间点之间的相关性。正相关表示变量在不同时间点上的值之间存在正向关系，负相关则表示反向关系。时间序列：一组按时间顺序排列的数据点，用于研究随时间变化的现象，如股价、气温等。时间序列分析包括趋势、周期、季节性和噪声等成分的研究。单位根：时间序列的统计特性，用于判断序列是否具有随机游走的特性，即是否存在长期趋势。单位根检验如ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）用于检验时间序列数据是否具有单位根。实证检验 Bootstrapping：通过随机有放回抽样来估计统计量的抽样分布，用于推断总体参数。交叉验证（Cross-validation）：将数据集划分为训练集和测试集，用于评估模型的泛化能力。贝叶斯统计：使用贝叶斯定理来估计参数，并给出参数的后验分布。因果推断实验设计：通过随机分配处理和对照组来评估因果关系。倾向得分匹配（PSM）：通过匹配处理组和对照组的特征，来降低选择性偏差。统计分析假设检验类型：包括单样本检验、双样本检验、配对样本检验等。效应量：如Cohen's d、r-squared等，用于衡量效应大小和解释方差的指标。可视化与解释热力图：用于呈现相关性或空间数据的热度分布。散点图和拟合线：展示两个变量之间的关系。条形图和折线图：比较类别数据或展示趋势。无论你是否与我有缘，希望这些信息能帮助你的论文顺利完成！𐟓š✨

首都师范大学外籍专家David Moser表示：中国人正在失去写汉字的能力（“汉字失忆症”），他采访了三位北大毕业生，却发现他们连“喷嚏”二字都不会写。 𐟤瀀

转自网友，学历贬值的速度可能远超你的想象… 上海滩蚂蚁哥的微博视频

面板数据分析必备模型与技巧！ 𐟓Š 面板数据分析是现代经济学和统计学的热门话题，其中固定效应模型是一种关键的分析方法。以下是几种常见的面板数据模型及其应用场景： 1️⃣ 固定效应（Fixed Effects）：在面板数据分析中，固定效应模型通过引入个体固定效应来控制个体或单位的固定特征对因变量的影响，从而提高估计的准确性。 2️⃣ 随机效应（Random Effects）：与固定效应不同，随机效应模型允许个体固定效应具有随机性，适用于个体特征无法完全观察到或测量的情况。 3️⃣ 双向固定（Two-Way Fixed Effects）：这种模型同时控制个体和时间固定效应，适用于面板数据中个体和时间都被视为固定因素的情况。 4️⃣ 工具变量回归（Instrumental Variable Regression，IVR）：IVR是一种解决内生性问题的方法，特别是在存在遗漏变量或测量误差的情况下，利用外生性强的工具变量来估计内生变量与因变量之间的关系。 5️⃣ 两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares，2SLS）：2SLS是一种常用的IVR方法，通过两个阶段来估计内生变量的系数。第一阶段利用工具变量估计内生变量的值；第二阶段将估计得到的内生变量代入回归方程中进行估计。 6️⃣ PSM（Propensity Score Matching）：PSM是一种用于处理选择性偏差的方法，在实验设计和观察研究中广泛应用。通过匹配处理组和对照组，PSM可以减少由于非随机分组而引起的估计偏差。 7️⃣ BIT（Binary Instrumental Variables）：BIT是IVR方法的一种扩展，适用于处理内生的二元内生变量。与传统的IVR类似，BIT利用外生性强的二元工具变量来解决内生性问题。 8️⃣ Tobit模型：Tobit模型是一种用于处理存在截断或修剪数据的回归模型。它通过最大似然估计来估计被截断观测值的概率分布，并考虑到观测数据的截断机制。 9️⃣ Logit模型：Logit模型是一种广义线性模型，用于建模二元因变量的概率。它通过logit函数将线性预测器映射到概率空间，并通常用于分析二元选择或分类问题。 𐟔Ÿ 多项式回归：多项式回归是一种扩展的线性回归模型，适用于自变量和因变量之间存在非线性关系的情况。通过引入多项式项，多项式回归能够更准确地描述这种关系。 𐟓ˆ 这些模型和方法在面板数据分析中各有用途，选择合适的模型和方法对于提高研究的准确性和可靠性至关重要。

Stata检验分析大总结𐟧ꊥœ訿›行数据分析时，Stata提供了多种检验方法，帮助我们更好地理解和解释数据。以下是几种常用的Stata检验，它们在实证研究中有着广泛的应用。豪斯曼检验（Hausman Test）𐟏 豪斯曼检验主要用于选择固定效应模型（FE）还是随机效应模型（RE）。在面板数据回归中，它帮助我们判断是否需要使用固定效应模型。具体步骤如下：估计固定效应模型：xtset id year; xtreg y x1 x2, fe 估计随机效应模型：xtreg y x1 x2, re 运行豪斯曼检验：hausman fe re 如果检验结果显示统计显著（通常是p值小于0.05），则固定效应模型比随机效应模型更为适合。反之，则可以使用随机效应模型。 Heckman两阶段检验𐟓ˆ Heckman两阶段检验用于处理样本选择偏差问题，特别是在存在选择性样本的情况下。它通过两个步骤来纠正选择性偏差：选择方程：probit participate age gender; predict uhat, xb 结果方程：heckman wage education experience, select(participate = age gender) twostep 假设我们研究的是影响公司收入的因素，而样本选择变量表示公司是否参与某个特定项目。通过赫克曼检验，我们可以修正样本选择偏差对收入估计的影响。如果逆米尔斯比率（uhat）在结果方程中显著，则表明选择偏差对结果变量有实际影响。调节效应检验𐟔„ 调节效应检验用于检验一个变量是否对另一个变量与结果变量之间的关系产生调节作用。以下是具体步骤：创建交互项：gen experience_job_stress = experience * job_stress 回归分析：reg job_satisfaction experience job_stress experience_job_stress 计算边际效应：margins, at(job_stress=(low(1) high(1))) 绘制边际效应图：marginsplot 如果交互项系数显著，说明调节变量显著影响了自变量与结果变量之间的关系。反之，则说明没有显著调节作用。中介效应检验𐟌 中介效应检验用于研究一个中介变量在自变量与结果变量之间的中介作用。以下是具体步骤：自变量对中介变量的回归：reg employee_health job_stress 中介变量对结果变量的回归：reg job_satisfaction employee_health job_stress 自变量对结果变量的回归：reg job_satisfaction job_stress 安装medeff包：ssc install medeff 进行中介效应分析：medeff (employee_health job_stress)(job_satisfaction employee_health job_stress) 通过这些检验方法，我们可以更深入地了解数据之间的关系，从而做出更准确的推断和决策。

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