OLS에서 생략 된 가변 바이어스에 대한 테스트가 있습니까?

비선형 종속성을 감지 할 수있는 Ramsey Reset 테스트를 알고 있습니다. 그러나 회귀 계수 중 하나 (단순한 선형 종속성) 만 버리는 경우 상관 관계에 따라 편차가 발생할 수 있습니다. 이것은 재설정 테스트에 의해 감지되지 않습니다.

이 경우에 대한 테스트를 찾지 못했지만이 명령문은 "잠재적 인 생략 가능한 변수를 포함하지 않으면 OVB를 테스트 할 수 없습니다." 아마 합리적 진술일까요?

사용 가능한 도구 변수 가있는 경우 생략 된 변수를 측정하지 않고도 생략 된 변수 바이어스를 테스트 할 수 있습니다.

그래서 나는 당신의 진술을 조금 확장하여 줄 것입니다 :

하나 이상의 도구 변수를 사용할 수 없으면 잠재적 인 생략 가능한 변수를 포함시키는 것 외에는 생략 된 변수 바이어스를 테스트 할 수 없습니다.

그러나 변수가 도구 변수라고 말하면 통계적으로 테스트 할 수없는 가정이 있습니다. 따라서 잠재적 인 생략 변수를 측정하지 않으면 몇 가지 가정 없이 변수 편차를 생략 할 수 없습니다 .

간단한 예 :

진정한 관계가 다음과 같이 설명되는 경우 :

설명 변수를 생략하는 회귀 (예 :

변수 바이어스가 생략되면

1. x $x_1$ 과 는 서로 관련되어 있습니다.$x_2$
2. 생략 된 변수 는 종속 변수 y에 영향을줍니다.$x_2$

따라서 하고 를 사용할 수있는 경우 위의 두 조건을 확인하여 생략하면 변수 바이어스가 생략 되는지 확인할 수 있습니다 . 그러나 회귀 분석에 사용 된 데이터를 보면 회귀에 변수 바이어스가 생략되어 있는지 여부를 알 수있는 테스트가 있다고 생각하지 않습니다. X 2 X $y = \hat\beta_0 + \hat\beta_1x_1 + \hat\varepsilon$$x_2$$x_2$

생략 된 가변 바이어스를 탐지하는 통계 테스트는 없습니다.

그러나 무시 된 변수가 잠재적으로 생략 된 변수 바이어스를 유발할 수 있고이 변수에 대한 계측기가 있다고 생각되면이 특정 변수에 대한 OVB를 테스트 할 수 있습니다.

생략 된 가변 바이어스에 대한 일반적인 설명은 다음 사이트를 확인하십시오.

https://economictheoryblog.com/2018/05/04/omitted-variable-bias/

일반적으로 생략 된 변수 바이어스를 해결하는 방법과 회귀를 실행하기 전에 수행해야하는 예방 조치에 대해 상당히 잘 설명되어 있습니다.

생략의 효과 중 일부 는 및 의 추정치에 흡수 된다고 생각합니다 . 나머지는 잔차에 흡수됩니다. 가 y에 중요한 영향을 미치는지 확인하는 좋은 방법 은 포함하여 모델을 맞추고 잔차 대 를 플로팅하는 것 입니다. 랜덤 변동이 아닌 관계가있는 경우 가 중요하고 생략하면 변수 바이어스가 생략됩니다.$x_2$$β_0$$β_1$$x_2$$x_1$$x_2$$x_2$