Чи є тест на опущені змінні зміщення в OLS?

11

Мені відомо тест Ramset Reset, який може виявити нелінійні залежності. Однак якщо ви просто викинете один з коефіцієнтів регресії (просто лінійні залежності), ви можете отримати зміщення, залежно від кореляцій. Очевидно, тест Скидання не виявляється.

Я не знайшов тест для цього випадку, але це твердження: "Ви не можете перевірити OVB, крім включення потенційних опущених змінних". Це, мабуть, розумне твердження, чи не так?

— користувач13655
джерело

11

Ви можете перевірити наявність упущеної змінної зміщення без вимірювання пропущеної змінної, якщо у вас є інструментальна змінна .

Тож я хотів би трохи розширити вашу заяву:

Ви не можете перевірити наявність упущених змінних зміщення, за винятком включення потенційних опущених змінних, якщо одна чи кілька інструментальних змінних недоступні.

Існують припущення, однак, деякі з них статистично не визначні, кажучи, що змінна є інструментальною змінною. Отже, якщо у вас немає вимірювань потенційної опущеної змінної, ви не можете уникнути упущеної зміщення змінної, не роблячи деяких припущень.

— одна зупинка
джерело

7

Простий приклад:

Якщо справжні стосунки описані:

y = β_{0} + β_{1} x_{1} + β_{2} x_{2} + ε

$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \varepsilon$

регресія, яка опускає пояснювальну змінну, наприклад:

y = β_{0} + β_{1} x_{1} + ε

$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \varepsilon$

страждає від упущеної змінної зміщення, якщо

$x_1$ і співвідносяться $x_2$
Опущена змінна, , впливає на залежну змінну, y. $x_2$

Отже, якщо ви запустили і доступно, ви можете перевірити, чи не спричиняє опущення змінної зміщення, перевіривши два вищевказані умови. Однак я не думаю, що існує якийсь тест, який підкаже, чи страждає ваша регресія від упущеної змінної зміщення, просто переглянувши дані, які використовувались у регресії. $y = \hat\beta_0 + \hat\beta_1x_1 + \hat\varepsilon$ $x_2$ $x_2$

— Акавал
джерело

Саме так сказано в заяві, так. Так ви можете це підтвердити?

— користувач13655

Так, я вважаю твердження обґрунтованим.

— Акавал

7

Не існує статистичного тесту, який би виявляв опущені змінні зміщення.

Однак якщо ви підозрюєте, що занедбана змінна може потенційно викликати ухил зміненої змінної, і у вас є інструмент для цієї змінної, то ви можете протестувати на OVB для цієї конкретної змінної.

Для загального обговорення упущеної змінної зміщення ви можете переглянути наступний сайт:

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

Він містить досить хорошу дискусію про те, як вирішити зміщення пропущених змінних в цілому та які заходи обережності слід зробити, перш ніж регресувати.

— Клара Ролланде
джерело

1

Я думаю, що деякий ефект від опущення поглинається в оцінках та . Решта поглинається залишками. Я думаю, що хороший спосіб зрозуміти, чи має важливий вплив на y, який вказує, що він повинен бути в моделі, це підходити до моделі, включаючи лише а потім будувати залишки проти . Якщо є співвідношення, а не випадкова зміна , важливим є значення і його пропущення викликає опущення змінного зміщення. $x_2$ $β_0$ $β_1$ $x_2$ $x_1$ $x_2$ $x_2$

— Майкл Р. Черник
джерело