내 생성 대 관찰되지 않은 이질성

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내 생성 과 관찰되지 않은 이질성 의 차이점은 무엇입니까 ? 내 생성은 예를 들어 생략 된 변수에서 나온다는 것을 알고 있습니까? 그러나 내가 이해하는 한 관찰되지 않은 이질성은 동일한 문제를 일으킨다. 그러나이 두 개념의 차이점이 정확히 어디에 있습니까?

regression assumptions

— 마크 돌라
소스

관찰되지 않은 이질성은 다른 해석을 가질 수 있습니다 (예를 들어 Google은 고유 한 정의를 제공하지 않음).

— mpiktas

@ mpiktas : 회귀에서 생략 된 변수의 문제를 분석하고 있습니다. 변수를 생략하면 추정기의 일관성에 문제가 발생합니다. 불일치를 일으키는 다른 많은 문제가 있습니다 (예 : 동시성 인과 관계 및 측정 오류). 이 모든 문제를 내 생성이라고합니다. 그러나 이런 맥락에서 당신은 종종 관찰되지 않은 이질성이라는 단어를 듣습니다. 그리고 이것이 내인성의 동의어인지 확실하지 않습니까? 죄송합니다. 추가 정보가 없기 때문에 더 자세한 정보를 드릴 수 없습니다 (참조는 폴란드어로, 이해가 안됩니다 :))

— MarkDollar

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나에게 러시아어를 알고 있으며 수식은 모든 언어에서 동일합니다.

— mpiktas

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내 생성 및 관찰되지 않은 이질성이라는 용어는 종종 같은 것을 지칭하지만 경제학 내에서도 용어와 가장 관련이있는 규율은 다소 차이가 있습니다.

회귀 방정식에서 설명 변수는 오류 항과 상관되어 있으면 내생 적 입니다.

내 생성은 종종 변수 생략, 측정 오류 및 동시성의 세 가지 소스를 갖는 것으로 설명됩니다. 이러한 "소스"를 개별적으로 언급하는 것이 도움이 되더라도 혼동이 발생하기도합니다. 교육이 임금에 미치는 영향을 예측하는 회귀를 상상해보십시오. 아마도 우리의 교육 척도는 단순히 교육 유형에 관계없이 누군가가 정식 교육에 보낸 시간입니다. 어떤 유형의 교육이 임금에 영향을 미치는지에 대한 명확한 아이디어가 있다면이 상황을 교육 변수의 측정 오류로 설명 할 수 있습니다. 또는 상황을 생략 된 변수 문제 (교육 유형을 나타내는 변수)로 설명 할 수도 있습니다.

아마도 임금은 또한 교육 결정에 영향을 미칩니다. 임금과 교육이 동시에 측정되는 경우 이것은 동시성의 예이지만 생략 된 변수의 관점에서 재구성 될 수도 있습니다.

관찰되지 않은 이질성은 단순히 측정되지 않은 경우들 사이의 변화 / 차이입니다. 내 생성을 이해한다면 회귀 상황에서 관찰되지 않은 이질성의 의미를 이해한다고 생각합니다.

— 마이클 비숍
소스

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또한 내 생성이 발생할 수있는 추가적인 방법으로 자기 상관 오류가있는 자동 회귀와 샘플 선택을 포함합니다.

— Dimitriy V. Masterov

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@ DimitriyV.Masterov, 그 개념을 언급 해 주셔서 감사합니다. 제가 생각했던 점을 확장시킬 것입니다. 예를 들어, 자동 상관 오차가있는 주어진 자동 회귀 또는 샘플 선택을 생략 된 변수의 문제로 재구성 할 수 없었습니까? 나는 당신에게 아무것도 가르치고 있지 않다는 것을 알고 있습니다. 학습자들이이 용어들이 어떻게 관련되어 있는지 생각하고 동일한 통계적 문제가 여러 가지 방법으로 개념화 될 수 있음을 깨닫기를 원합니다.

— Michael Bishop

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나는 @Michael의 내 생성에 대한 설명에 동의합니다. 이것은 포함하는 변수와 그렇지 않은 변수 (예 : 오류 용어)와의 관계에 관한 문제입니다.

$i$ $\beta + b_i$ $\mathbb{E}(b_i) = 0$

y_{i} = x_{i} (β + b_{i}) + w_{i}^{'} γ + ϵ_{i},

$\begin{equation*} y_i = x_i (\beta + b_i) + w^\prime_i \gamma + \epsilon_i, \end{equation*}$

y_{i}

$y_i$

x_{i}

$x_i$

w_{i}

$w_i$

x_{i}

$x_i$

ϵ_{i}

$\epsilon_i$

y_{i} = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + (ϵ_{i} + b x_{i}) = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + {\tilde{ϵ}}_{i}

$\begin{equation*} y_i = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + (\epsilon_i + b x_i) = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + \tilde{\epsilon}_i \end{equation*}$

x_{i}

$x_i$

{\tilde{ϵ}}_{i}

$\tilde{\epsilon}_i$

— 야경
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나는 이질성이 개인들 사이의 차이점이라는 것을 이해합니다. 관찰 된 이질성은 일반적으로 공변량으로 구성되고 관찰되지 않은 이질성은 능력 또는 노력과 같은 관찰되지 않은 차이로 구성됩니다.

내 생성은 관찰 된 변수와 관찰되지 않은 변수 사이의 관계, 즉 서로 의존적이라는 것을 의미합니다.

— 단
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그것을 마무리하려면 :

관찰되지 않은 이질성은 내 생성의 가능한 원인 중 하나입니다.
따라서 내 생성은 더 넓은 용어입니다.
관찰되지 않은 이질성은 내 생성을 의미하지만 다른 방법은 아닙니다.

— 피터 마이스너
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생략 된 변수의 경우에 관찰되지 않은 이질성과 내 생성의 차이는 만들어진 직교성 가정에있다. 전자에서, 관측되지 않은 생략 된 변수는 관측 된 (포함 된) 설명 변수 x와 무관하다는 가정이 있지만, 후자의 경우에는이 추정이 완화되어 관찰되지 않은 (생략 된) 변수는 관측 된 일부와 상관 관계가있다 (포함) 설명 변수.

— 주 먼스
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원치 않기 때문에 설명이없는 쉬운 대답 : 내 생성을 유발하는 생략 된 변수를 관찰 할 수없는 경우이를 관찰되지 않은 이질이라고합니다. 쉬운 :)

— 브래디
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