If you have panel data and believe

If you have panel data and believe that variable Y depends on variable X, then you may be tempted to estimate the model Yit = β0 + β1Xit + vit using OLS. However, your results would be flawed because OLS ignores the unique nature of the error term. The composite error term (vit) is vit = wi + εit. Although εit satisfies the classical linear regression model (CLRM) assumptions, the inclusion of wi in the composite error results in a CLRM assumption violation. (For a refresher on the CLRM assumptions, see Chapters 6 and 7.)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถ้าคุณมีข้อมูลแผง และเชื่อว่า ตัวแปร Y ขึ้นกับ X ตัวแปร แล้วคุณอาจต้องประเมินแบบจำลองสามารถ = β0 + β1Xit + วิตามินเอใช้ OLS อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์จะ flawed เนื่องจาก OLS ละเว้นลักษณะเฉพาะของข้อผิดพลาด เป็นคำผิดพลาดที่คอมโพสิต (วิตามินเอ) วิตามินเอ =อิน + εit แม้ว่า εit เป็นไปตามสมมติฐานการถดถอยเชิงเส้นแบบคลาสสิกรุ่น (CLRM) รวมของอินในข้อผิดพลาดที่คอมโพสิตผลการละเมิดสมมติฐานของ CLRM (ฟื้นฟูบนสมมติฐาน CLRM ดูบทที่ 6 และ 7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หากคุณมีข้อมูลแผงและเชื่อว่าตัวแปร Y ขึ้นอยู่กับตัวแปร X แล้วคุณอาจถูกล่อลวงเพื่อประเมินรูปแบบ Yit = β0 + β1Xit + Vit ใช้ OLS อย่างไรก็ตามผลของคุณจะสมบูรณ์เพราะ OLS ละเว้นลักษณะเฉพาะของระยะข้อผิดพลาด คำข้อผิดพลาดคอมโพสิต (Vit) เป็น Vit = Wi + εit แม้ว่าεitตอบสนองรูปแบบคลาสสิกถดถอยเชิงเส้น (CLRM) สมมติฐานรวมของ Wi ในผลข้อผิดพลาดคอมโพสิตในการละเมิดสมมติฐาน CLRM (สำหรับทบทวนสมมติฐาน CLRM ให้ดูบทที่ 6 และ 7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถ้าคุณมีข้อมูลแผงและเชื่อว่าตัวแปร y ขึ้นอยู่กับตัวแปร x แล้วคุณอาจถูกล่อลวงเพื่อประเมินรูปแบบบีตา yit = 0 + + vit บีตา 1xit โดยใช้วิธี OLS . อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ของคุณจะสมบูรณ์ เพราะต่างไม่สนใจธรรมชาติที่เป็นเอกลักษณ์ของเงื่อนไขข้อผิดพลาด เงื่อนไขข้อผิดพลาดคอมโพสิต ( VIT ) คือ VIT = วี + ε . แม้ว่าεมันน่าพอใจคลาสสิกแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ( clrm ) สมมติฐาน , รวมของวีในข้อผิดพลาดของคอมโพสิตผลใน clrm อัสสัมชัญ การละเมิด ( สำหรับทบทวนใน clrm สมมติฐาน ดูบทที่ 6 และ 7 )