Yet not all restrictions on the dep

Yet not all restrictions on the dependent variable can be handled so easily. If
we model individual choice, the optimal behavior of individuals often results in
a sizable fraction of the population at a corner solution. For example, a sizable
fraction of working age adults do not work outside the home, so the distribution of
hours worked has a sizable pile up at zero. If we …t a linear conditional mean, we
will likely predict negative hours worked for some individuals. The log transform
used for wages will not work, as the log of zero is unde…ned. Another issues
arises with sample selection. It may well be the case that E (Y jX) is linear, but
nonrandom sampling requires more detailed inference. Finally, a host of other
data issues may arise: linear conditional mean functions that switch over regimes,
data recorded as counts or analysis of durations between events. As we will see,
even if only a …nite number of values are possible, a linear model for E (Y jX) may
still be appropriate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ยัง จำกัดตัวแปรทั้งหมดไม่สามารถจัดการได้ ถ้าเรารุ่นเลือกบุคคล พฤติกรรมที่เหมาะสมของบุคคลมักจะส่งผลส่วนขนาดของประชากรวิธีการมุม ตัว ขนาดเศษเสี้ยวของคนวัยทำงานอายุไม่ทำงานนอกบ้าน ดังนั้นการกระจายของชั่วโมงทำงานที่มีกองขนาดใหญ่ขึ้นที่ศูนย์ ถ้าเราไม่เชิงเส้นค่าเฉลี่ยแบบมีเงื่อนไข เรามีแนวโน้มจะทำนายค่าลบชั่วโมงทำงานสำหรับคนบางคน การแปลงแฟ้มบันทึกใช้สำหรับค่าจ้างจะไม่ทำงาน บันทึกของศูนย์เป็น unde ned ปัญหาอื่นเกิดขึ้น ด้วยการเลือกตัวอย่าง มันอาจจะดีในกรณีที่ E (Y jX) เชิงเส้น แต่nonrandom สุ่มตัวอย่างต้องสรุปรายละเอียดเพิ่มเติม ในที่สุด สิ่งของอื่น ๆข้อมูลปัญหาที่อาจเกิดขึ้น: หมายความว่าเงื่อนไขเชิงเส้นฟังก์ชันสวิตช์ที่ผ่านระบอบการปกครองข้อมูลที่บันทึกเป็นจำนวนนับหรือวิเคราะห์ช่วงเวลาระหว่างเหตุการณ์ เราจะเห็นแม้ว่าจำนวนเฉพาะไนท์ของค่าที่เป็นไปได้ แบบจำลองเชิงเส้นสำหรับ E (Y jX) อาจยังคง มีความเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ยังไม่ได้ข้อ จำกัด ทั้งหมดในตัวแปรสามารถจัดการได้อย่างง่ายดาย ถ้า
เราเลือกที่รูปแบบของแต่ละบุคคลพฤติกรรมที่เหมาะสมของบุคคลที่มักจะส่งผลใน
ส่วนขนาดใหญ่ของประชากรในการแก้ปัญหามุม ยกตัวอย่างเช่นขนาดใหญ่
ส่วนของการทำงานผู้ใหญ่อายุไม่ทำงานนอกบ้านเพื่อให้การกระจายตัวของ
ชั่วโมงทำงานมีกองขนาดใหญ่ขึ้นที่ศูนย์ ถ้าเรา ?? TA เชิงเส้นค่าเฉลี่ยตามเงื่อนไขที่เรา
มีแนวโน้มที่จะคาดการณ์ในเชิงลบชั่วโมงทำงานสำหรับบางคน บันทึกการแปลง
ใช้สำหรับค่าจ้างจะไม่ทำงานตาม log ของศูนย์เป็น unde ?? ned ปัญหาอีกประการหนึ่งที่
เกิดขึ้นกับการเลือกตัวอย่าง มันอาจจะดีกรณีที่ E (Y JX) เป็นเส้นตรง แต่
การสุ่มตัวอย่าง nonrandom ต้องอนุมานรายละเอียดเพิ่มเติม สุดท้ายโฮสต์ของ
ปัญหาข้อมูลที่อาจจะเกิดขึ้น: ฟังก์ชั่นการเชิงเส้นเงื่อนไขหมายถึงการที่สลับไปที่แฝงเร้น
ข้อมูลที่บันทึกไว้เป็นนับหรือการวิเคราะห์ของระยะเวลาระหว่างเหตุการณ์ ในฐานะที่เราจะเห็น
แม้เพียงจำนวน Nite ?? ของค่าที่เป็นไปได้รูปแบบเชิงเส้นสำหรับ E (Y JX) อาจ
ยังคงมีความเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แต่ไม่ทุกข้อ จำกัด ในตัวแปรสามารถถูกจัดการได้ง่ายๆ ถ้าเราเลือกแบบบุคคล พฤติกรรมที่เหมาะสมของแต่ละบุคคลมักจะส่งผลในขนาดใหญ่ส่วนของประชากรที่เป็นโซลูชั่นที่มุม ตัวอย่างเช่น โครงการส่วนวัยทำงานผู้ใหญ่ไม่ทำงานนอกบ้าน ดังนั้น การกระจายของชั่วโมงทำงานมีขนาดใหญ่กองขึ้นที่ศูนย์ ถ้าเรา . . . . . . . ไม่เป็นเชิงเส้นที่มีเงื่อนไขว่า เราอาจจะทำนายชั่วโมงลบทำงานสำหรับบางคน เข้าสู่ระบบเปลี่ยนใช้สำหรับการจ้างจะไม่ทำงานเมื่อเข้าสู่ระบบของศูนย์คือที่ไหน . . . . . . . เน็ต อีกประเด็นเกิดขึ้นกับการเลือกตัวอย่าง มันอาจจะเป็นคดีที่ E ( Y jx ) เป็นเส้นตรง แต่nonrandom คนต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม และโฮสต์ของอื่น ๆข้อมูลปัญหาที่อาจเกิดขึ้น : ฟังก์ชันเชิงเส้นหมายถึงเงื่อนไขที่เปลี่ยนผ่านระบอบการปกครอง ,บันทึกข้อมูลตามที่นับหรือการวิเคราะห์ช่วงเวลาระหว่างเหตุการณ์ เราก็จะเห็นถ้าเพียง . . . . . . . ไนท์จำนวนค่าที่เป็นไปได้ รูปแบบเชิงเส้นสำหรับ E ( Y jx ) อาจยังไม่เหมาะสม