互助问答第58问门限回归和断点回归有什么区别

多值无序分类变量与连续变量的相关性检验问题

互助问答第26期：多值无序分类变量与连续变量的相关性检验问题问题：因变量是多值无序分类（2以上，不是0，1那种）数据，自变量是一个连续变量。

我要想看是否显著相关应该用什么检验？答案:（1）如果只是想看相关性的话，可以不必区分因变量和自变量，用‘多值无序分类数据’作为因子，‘连续变量’作为outcome，用F检验（ANOVA）就可以了。

如果F检验显著，则说明组间（0,1,2…）具有显著性差异，然后用组内相关性测算相关强度。

这种方法可以通过Stata的anova命令来实现。

（2）检验相关性也可以采用非参数检验的办法。

（3）当然你也可以使用回归的方法来检验相关性。

第一种回归：直接做‘连续变量’对‘多值无序分类数据’影响的回归，观察两个变量的显著性就可以了，因为两个变量的两个变量的相关性等价于直接单元回归。

所使用的Stata命令为reg y x。

第二种回归：首先把多值无序分类数据’作为自变量，设置一组虚拟变量建模；然后把‘连续变量’当因变量，联合检验所有的系数都等于0就可以了。

所使用的Stata命令为 reg y x1 x2 x(n-1)。

第三种回归：采用多值无序logit/probit回归，控制其他变量，以‘多值无序分类数据’为因变量，以‘连续变量’为自变量，观察其估计系数的显著性。

可以通过Stata的mlogit命令来实现。

学术指导：张晓峒老师本期解答人：中关村大街编辑：冷萱杨芳Hollian统筹：芋头易仰楠技术：知我者互助问答第27期：面板数据的stata设置问题问题1：我的论文主题是FTA对东道国吸引外资的影响研究（FDI用的是两国之间的流量），因此，我的数据是三维的，也就是年份+东道国+母国（详细数据见图片---回归数据）。

现在我想使用双固定效应模型（同时固定时间和个体），于是我就将（东道国+母国）进行编码，把其看成一个个国家组合，并且引入新的标量id，同时对其赋值（1、2、3.、、）。

问题：在我进行回归时，使用xtset id year时出现乱码，请问老师该怎么解决呢？答案1: 该错误提醒你，在设置面板过程中年份和个体并不是一一对应的，存在着个体对于多个年份的现象，即某年之内存在着个体重复的现象，这一问题的出现于你的设置个体方式有直接关系，你把（东道国+母国）最为整体来设置个体，将忽略两国的先后顺序，那么其中某一年内可能对应着多个个体，从而使得面板设置出现错误。

stata模糊断点回归结果解读

【知识文章】标题：深度解读stata模糊断点回归结果在统计分析领域，断点回归是一种常用的分析方法，能够帮助研究人员在研究数据中找到关键的转折点或阈值，从而更好地理解现象背后的规律。

而在实际应用中，stata软件提供了模糊断点回归分析的功能，更加贴近实际情况，对于研究人员来说是一个非常有用的工具。

本文将深度解读stata模糊断点回归结果，帮助读者更好地理解该分析方法的有效性和结果解释。

一、基本概念1.1 模糊断点回归模糊断点回归是一种用于发现数据中的结构转变的分析方法，相比传统的断点回归更加灵活和智能。

它能够针对数据的不确定性进行分析，帮助研究人员更好地理解数据中的变化规律。

1.2 staa软件及其应用stata是一种专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业领域。

它提供了丰富的统计分析功能，包括模糊断点回归分析，在实际数据分析中有较高的可靠性和灵活性。

二、结果解读2.1 模糊断点的确定在进行模糊断点回归分析时，首先需要确定数据中的模糊断点位置。

通过stata软件的分析工具，可以得到数据中的潜在断点位置及其置信区间，帮助研究人员更好地理解数据的结构变化。

2.2 断点处的效应估计在确定了模糊断点位置后，接下来需要对断点处的效应进行估计。

stata软件能够提供准确的效应估计值和显著性检验结果，帮助研究人员判断断点处的效应是否显著，从而更好地理解数据的变化规律。

2.3 结果的解释和应用通过对模糊断点回归结果的深度分析，研究人员可以更好地解释数据中存在的潜在断点和其影响，从而为进一步的研究和决策提供依据。

stata软件提供了直观的结果展示和解释功能，帮助研究人员更好地应用分析结果。

三、个人观点和总结在实际研究和数据分析中，模糊断点回归分析是一种非常有用的方法，能够帮助研究人员更好地理解数据中的结构变化和规律。

而stata软件提供了便捷和可靠的分析工具，能够有效支持模糊断点回归分析的实施和结果解释。

对于研究人员来说，掌握stata模糊断点回归分析的方法和技巧，能够更好地发掘数据的潜在规律和价值，为实际决策和研究提供更有力的支持。

断点回归形象化解释

断点回归形象化解释
断点回归是一种用于分析数据中断点或阈值的统计方法。

它在统计学和经济学中被广泛应用，用于捕捉变量之间在某个临界点处发生显著变化的情况。

以下是一个形象化的解释来说明断点回归：
假设我们要研究某个城市的温度对空调销量的影响。

我们收集了一段时间内的温度和对应的空调销量数据。

我们期望找到一个关系模型，能够描述温度对销量的影响。

在进行简单线性回归时，我们将温度作为自变量，销量作为因变量，拟合一条直线来表示二者之间的关系。

然而，我们可能会发现这个简单的线性关系并不能很好地解释所有的数据点，有些数据点明显与直线的趋势不符。

这时，我们可以考虑使用断点回归来更准确地描述温度对销量的影响。

我们假设温度对销量的关系在某个特定温度点发生了突变，这个温度点就是我们要寻找的断点。

我们继续分析数据，将温度作为自变量，销量作为因变量，并在一定范围内施加断点。

我们用两条不同的直线来拟合数据：一条拟合下断点之前的数据，另一条拟合上断点之后的数据。

通过计算和比较两个直线对应的拟合优度等统计指标，我们可以找到最佳的断点位置，它能够使整个模型的解释能力最大化。

断点位置处，我们就找到了温度对销量影响发生显著变化的点。

这样，通过断点回归，我们可以获得一个更加准确和适应实际数据情况的模型，进一步理解和解释变量之间的关系以及在特定点上的突变现象。

模糊断点回归

模糊断点回归在因果关系分析的实证方法中，最优的选择应当为随机实验，但是随机实验的时间成本和经济成本都比较高，而在随机实验不可得的情况下，需要考虑使用其它方法。

断点回归便是仅次于随机实验的, 能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。

断点回归设计是由美国西北大学的心理学家campbell在1958年首先提出来的,到20世纪80年代，campbell及其同事一直从事断点回归的设计和研究工作。

断点回归设计（regressiondiscontinuity design）是一种仅次于随机实验的能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。

断点回归可以分为两类，一类是模糊断点回归（fuzzy rd），其特征是断点x=c处，个体得到处理的概率从0跳跃到1；另一类是清晰断点回归(sharp rd)，其特征是断点x=c 处，个体得到处理的概率从a跳跃到b，其中0<a<b<1。

rd的目的是选取其他特征相似的组，考察临界值区间上下不同比如考察进清华对收入的影响。

考687分的不能上清华，考689分的可以进去。

只差2分。

这两类人的基本能力其实没什么区别。

两组人，围绕688分的分割线，研究工资差异的内在效度很高，因为他们之间唯一的区别就是进不进清华。

其他都一样。

将这种想法扩展到控制其他变量。

数据分为1)688以下和2)688以上。

回归线应该斜率差不多，但截距明显不同。

截距项可以理解为招生带来的收入差。

rd需要数据更少，主要是考虑临界值附近的影响关于断点回归的基本逻辑、方法和应用，可参考中南财经政法大学罗胜博士在“统计与决策”上的《断点回归设计：基本逻辑、方法、应用评述》一文。

关于断点回归的操作，可参考三篇文献：第一是香樟经济学圈发表的基于lee,and lemieux, 2010，"regression discontinuity designs in economics "，journal of economic literature, vol. 48: 281–355.的推文，【香樟推文0620】运用断点回归设计做研究的规定动作（）第二是2017年aer论文pinotti, paolo. "clicking on heaven's door: the effect of immigrant legalization on crime." american economicreview107.1(2017): 138-68.第三是一篇实际操作的比较thoemmes,felix, wang liao, and ze jin. "the analysis of the regression-discontinuity design in r." journal of educational and behavioral statistics 42.3 (2017): 341-360.以及史冬波梳理断点回归设计的标准操作（）运用断点回归设计做研究的规定动作第1步检查配置变量（assignment variable，又叫running variable、forcing variable）是否被操纵。

门限向量自回归

门限向量自回归
1什么是门限向量自回归
门限向量自回归是一种时间序列建模的方法，常用于金融数据分析和预测中。

该方法能够充分发挥时间序列数据的特征，通过将序列数据变换为门限向量进行建模，提高预测精度和稳定性。

2门限向量的定义
门限向量是指由时间序列数据按照一定窗口大小进行分段，然后每一段中取一定百分位数的值形成的向量。

例如，对于一个时间序列{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，将其按照窗口大小为4分成三个段，取每个段中的90%百分位数得到的门限向量为{4,8,10}。

3门限向量自回归模型
门限向量自回归模型是基于门限向量的建模方法，可以将时间序列数据拆解成门限向量的形式，以生成一系列门限向量的自回归模型进行预测。

该模型包含两个阶段：门限向量拆解和门限向量自回归建模。

首先将时间序列数据按照一定窗口大小生成门限向量序列，然后对门限向量序列进行自回归建模，以实现对未来时刻的预测。

4门限向量自回归的优势
门限向量自回归相对于传统时间序列方法具有以下优势：
1.能够捕捉通常被忽略的非线性关系，提高了预测精度。

2.能够适应极端事件的发生，提高了预测稳定性。

3.对于含有较多噪声的数据，能够过滤掉异常点。

5总结
门限向量自回归是一种基于门限向量的时间序列建模方法，可以提高预测精度和稳定性，适用于金融数据等需要高精度预测的领域。

通过门限向量自回归方法建模，可以有效捕捉时间序列数据的非线性关系，提高预测质量。

断点回归方法

断点回归方法嘿，咱今儿来聊聊断点回归方法。

这玩意儿啊，就像是一把神奇的钥匙，能帮咱打开好多知识宝库的大门呢！你想想看，生活中很多事情不就像是有个断点似的嘛。

比如说，考试及格线就是个断点呀，过了及格线那感觉肯定不一样，就好像进入了另一个境界。

断点回归方法呢，就是专门来研究这种断点前后变化的。

它就像是个超级侦探，能把那些因为断点而产生的细微变化都给揪出来。

比如说，政策上有个小小的改变，在断点前后，人们的行为或者某些现象可能就会有很大的不同。

断点回归方法就能把这些不同给分析得透透的。

咱可以打个比方啊，就好比是跑步比赛。

在起跑线这儿就是个断点，没到起跑线的时候大家都在准备，到了起跑线后，那可就开跑啦！断点回归方法能看出来起跑前后大家的状态变化，是不是很厉害？这方法在好多领域都能大显身手呢！像经济学、社会学这些领域，经常要研究一些政策或者事件带来的影响。

这时候，断点回归方法就派上大用场啦。

它能让那些隐藏的影响无所遁形。

你说它是不是很神奇？就像有一双慧眼，能看穿一切似的。

而且啊，它还特别靠谱，得出的结论让人信服。

那怎么用这断点回归方法呢？这可得好好琢磨琢磨。

就像做菜一样，得有合适的材料，合适的步骤，才能做出美味的菜肴。

断点回归方法也是，要选对数据，设计好研究方案，一步一步来，才能得出有价值的结果。

比如说，咱要研究一个地区实行新政策后的效果。

那就要找到断点，也就是政策实施的那个时间点。

然后对比断点前后的各种数据，看看有啥不一样。

这可不能马虎，得仔细认真，就跟侦探破案似的，不能放过任何一个小细节。

总之呢，断点回归方法是个特别有用的工具。

它能让我们更好地理解世界，理解那些看似平常但其实蕴含着大道理的现象。

咱可得好好掌握它，让它为咱的学习和工作助力呀！所以啊，断点回归方法真的是值得我们好好去研究和运用的，你说是不是呢？。

线性回归、逻辑回归（LR）

线性回归、逻辑回归（LR）线性回归回归是⼀种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明⾃变量 x 和因变量 y 的关系。

最常见问题有如医⽣治病时的望、闻、问、切之后判定病⼈是否⽣了什么病，其中的望闻问切就是获得⾃变量x，即特征数据，判断是否⽣病就相当于获取因变量y，即预测分类。

最简单的回归是线性回归，如图1.a所⽰，X为数据点——肿瘤的⼤⼩，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。

通过构建线性回归模型，如 hθ (x)所⽰，构建线性回归模型后，可以根据肿瘤⼤⼩，预测是否为恶性肿瘤。

h θ (x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性：然⽽线性回归的鲁棒性很差，例如在图1.b的数据集上建⽴回归，因最右边噪点的存在，使回归模型在训练集上表现都很差。

这主要是由于线性回归在整个实数域内敏感度⼀致，⽽分类范围，需要在[0,1]。

线性回归的应⽤场合⼤多是回归分析，⼀般不⽤在分类问题上，原因可以概括为⼀下两个： 1）回归模型是连续模型，即预测出的值都是连续值（实数值），⾮离散值； 2）预测结果受样本噪声的影响⽐较⼤。

逻辑回归逻辑回归就是⼀种减⼩预测范围，将预测值限定为[0,1]间的⼀种回归模型，其回归⽅程与回归曲线如图2所⽰。

逻辑曲线在z=0时，⼗分敏感，在z>>0或z<<0处，都不敏感，将预测值限定为(0,1)。

图2 逻辑⽅程与逻辑曲线逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套⽤了⼀个逻辑函数，考虑对输⼊实例x进⾏分类的线性表达式θT，其值域为实数域，通过LR模型的表达式可以将线性函数θT 将x的结果映射到(0,1)区间，取值表⽰为结果为1的概率(在⼆分类场景中).线性函数的值越接近于正⽆穷⼤，概率值就越近1；反之，其值越接近于负⽆穷，概率值就越接近于0，这样的模型就是LR模型。

LR本质上还是线性回归，只是特征到结果的映射过程中加了⼀层函数映射，即sigmoid函数，即先把特征线性求和，然后使⽤sigmoid函数将线性和约束⾄(0,1)之间，结果值⽤于⼆分或回归预测。

门槛模型和断点回归

门槛模型与断点回归在经济学、社会学以及其他社会科学领域中，研究者经常需要处理各种复杂的数据关系，以揭示不同变量之间的内在逻辑。

其中，门槛模型和断点回归作为两种重要的统计方法，被广泛应用于分析变量间的非线性关系，尤其是在处理某些具有临界值或突变点的数据时。

本文将对这两种模型进行详细的探讨，分析它们的理论基础、应用场景以及在实际研究中的价值。

一、门槛模型概述门槛模型（Threshold Model）是一种非线性回归模型，它假设因变量与自变量之间的关系在不同的区间内具有不同的表现形式。

这种模型特别适用于描述那些在某个临界点或门槛值前后发生显著变化的现象。

例如，在经济学中，收入达到一定水平后，消费习惯可能会发生显著变化；在教育心理学中，学生的学习成绩可能会随着投入学习时间的增加到达一个瓶颈期，之后即便再增加学习时间，成绩提升也不再显著。

门槛模型的关键在于确定门槛值的位置以及不同区间内的函数形式。

通常，研究者可以通过数据拟合和统计检验来确定最佳的门槛值。

一旦门槛值确定，就可以使用标准的回归分析方法来估计每个区间内的参数。

二、断点回归概述断点回归（Regression Discontinuity Design，简称RDD）是一种准实验设计方法，用于估计某个处理或干预在断点处的因果效应。

与门槛模型相似，断点回归也关注变量间的非线性关系，特别是那些在处理或干预前后发生突变的情况。

然而，与门槛模型不同的是，断点回归更侧重于利用自然实验或政策实施产生的断点来识别因果效应。

在断点回归设计中，研究者通常假设处理或干预对断点附近的观测值有相似的影响，但对断点两侧的观测值有不同的影响。

通过比较断点两侧的数据变化，研究者可以估计出处理或干预的净效应。

这种方法在政策评估、教育研究和公共卫生等领域具有广泛的应用。

三、门槛模型与断点回归的比较尽管门槛模型和断点回归都关注变量间的非线性关系，但它们在理论基础、应用场景和分析方法上存在一些差异。

断点回归控制变量回归系数

断点回归控制变量回归系数
断点回归（Regression Discontinuity Design，RDD）是一种非实验性的研究方法，用于估计一个变量对另一个变量的因果效应。

在断点回归中，如果一个变量在某个特定的阈值处发生跳跃，那么我们可以通过观察这个跳跃点附近的观察值来估计该变量的效应。

控制变量（Control Variables）在回归分析中用于帮助估计自变量对因变量的影响，并控制其他可能的干扰因素的影响。

控制变量的选择应基于理论和研究的假设，并能够解释因变量的变异。

控制变量回归系数（Control Variable Regression Coefficients）是指在回归分析中，控制变量对因变量的影响程度。

控制变量的回归系数可以用于估计其效应的大小和方向，以及检验其是否显著。

在断点回归中，控制变量回归系数的解释和常规回归分析中的解释类似。

如果一个控制变量在断点附近的回归系数显著，那么可以认为该控制变量对因变量有显著影响。

同时，通过比较控制变量在断点附近和非断点附近的回归系数，可以评估该控制变量对因变量的因果效应。

需要注意的是，在断点回归中，控制变量的选择和回归系数的解释应谨慎。

由于断点回归是一种非实验性的研究方法，因此无法完全排除其他干扰因素的影响。

因此，在解释控制变量回归系数时，应考虑到其他可能的干扰因素，并进行充分的讨论和检验。

断点回归法名词解释

断点回归法名词解释
断点回归法是一种可以用来应对数据和观测值之间的线性关系
的回归统计学方法。

其主要应用是在观测数据中模型化变量之间的关系，以捕捉变量之间的线性关系。

断点回归法是一种基于变量之间的有效回归，它通过将观测值映射到不同的值来确定断点，然后再用一条线形拟合所有断点，进而建立以变量之间的关系的模型。

断点回归的主要目的是将数据分组，以便能够更好地探索数据之间的关系。

该方法是将观测量分组，然后用最为适当的断点来分组。

断点的挑选非常重要，因为有些断点可能会更有效地捕捉回归方程的趋势，而有些断点可能会给模型带来麻烦。

断点回归法可以被用来预测结果，对比单变量回归模型，断点回归可以更准确地预测并识别数据之间的关系。

当数据之间存在重大变化时，断点回归可以有效地识别出数据的变化，因为它允许在变量之间使用不同的断点。

与单变量回归模型相比，断点回归法更有可能穿过重要的断点点，从而可以更准确地模拟复杂的数据回归。

断点回归法还可以应用于反应可能在某一特定断点处突然发生
变化的过程。

例如，对于探究学校环境对学习成绩的影响，断点回归可以帮助我们发现一个突变点，这一点表明在此断点处学校环境与学生成绩之间的关系发生了突变。

断点回归法可以帮助我们深入探究变量之间的关系，可以更准确地预测结果，也可以帮助我们发现和识别重大变化点。

因此，断点回归法被认为是一种有效的统计学方法，可以帮助我们研究数据之间的
关系，并可以有效解决一些复杂的统计学问题。

双门槛效应两个系数 -回复

双门槛效应两个系数-回复什么是双门槛效应以及它的两个系数。

双门槛效应是指在特定情况下，当个体在达到某一门槛值之前，其行为不会发生变化，但一旦超过该门槛值，其行为则会迅速转变。

这种效应被广泛应用于经济学、心理学、社会学等领域，可以帮助我们理解人们的决策行为和行为选择。

双门槛效应涉及的两个系数分别是门槛值系数和断点值系数。

门槛值系数是指个体在何种情况下才会触发门槛效应，而断点值系数则是指一旦达到门槛值，个体的行为会急剧发生变化的点。

首先，让我们更深入地了解一下门槛值系数。

门槛值系数可以是任何一种指标，例如收入、价格、风险等。

它代表着一个阈值，当个体的指标低于该阈值时，其行为保持不变；而一旦超过该阈值，其行为则会发生剧变。

一个经典的例子可以是有关购买行为的决策。

假设我们正在研究一个人什么时候会购买一台新电视。

我们可以将价格作为门槛值系数。

当电视的价格低于这个个体的门槛值时，他可能会选择继续使用旧的电视。

但是，一旦电视的价格超过他的门槛值，他可能会立即决定购买新电视。

接下来，我们将探讨断点值系数。

断点值系数是指在个体的指标达到门槛值时，其行为会发生的突变点。

这个突变点可能是连续的，也可能是间断的。

继续以购买电视的例子来说明，在这种情况下，门槛值系数是价格，而断点值系数则是在价格超过门槛值时个体决定购买新电视的确切价格点。

例如，如果某人认为他只会购买低于1000元的电视，那么1000元就是他的门槛值。

一旦超过这个价格，他的购买行为就会发生变化。

那么在1000元以下的价格范围内，他仍然会保持不购买的行为，但一旦价格超过1000元，他可能会立即决定购买新电视。

双门槛效应的研究对于我们理解个体行为的决策过程和决策的刺激因素非常有意义。

它可以帮助我们确定人们对于某个特定问题或市场的敏感性，并帮助我们预测个体的决策行为的变化。

然而，我们还需要注意双门槛效应并不是普遍适用于所有情况和所有人。

每个人的门槛值和断点值都可能不同，甚至对于同一个个体来说也可能随着时间和情境的变化而变化。

模糊断点回归标准误

模糊断点回归标准误
模糊断点回归（fuzzy regression discontinuity）是一种用
于处理因果推断的统计方法，通常用于评估一个政策或干预措施对
某个结果变量的影响。

在模糊断点回归中，我们关注的是一个连续
的处理变量（通常是一个阈值变量），当这个处理变量超过或低于
某个阈值时，会触发不同的处理效应。

而标准误则是用来衡量回归
系数估计的不确定性的指标。

在模糊断点回归中，标准误扮动通常是通过基于克服异方差性
的方法进行估计的。

由于在模糊断点回归中，处理变量的阈值附近
可能存在非常大的处理效应，因此标准误的估计需要特别小心。

标准误的大小反映了回归系数估计的精确程度，较小的标准误
意味着估计值相对较为可靠，而较大的标准误则表示估计值的不确
定性较高。

在模糊断点回归中，我们通常会关注处理效应的显著性，而标准误的大小会直接影响到对处理效应显著性的判断。

除了标准误的大小，模糊断点回归中还需要考虑的是平滑参数
的选择、核密度估计方法等。

这些因素都会影响到最终的结果和结论。

因此，在进行模糊断点回归分析时，需要综合考虑这些因素，
以确保分析结果的准确性和稳健性。

总的来说，模糊断点回归中的标准误是一个重要的指标，它反映了回归系数估计的不确定性，需要在分析中进行准确估计并加以考虑。

断点回归方法的基本原理

断点回归方法的基本原理
断点回归方法是一种软件测试方法，它的基本原理是在程序代码中设
置断点，通过调试器控制程序执行流程，从而定位和解决程序中的错误。

具体步骤如下：
1. 确定测试目标：首先需要明确要测试的程序模块或功能。

2. 编写测试用例：根据测试目标编写相应的测试用例，包括输入数据、预期输出结果等。

3. 设置断点：在程序代码中设置断点，可以是行级别、函数级别或模
块级别的断点。

这里需要使用调试器来实现。

4. 运行程序：启动程序并按照测试用例提供的输入数据运行程序。

5. 调试程序：当程序执行到设置的断点处时，调试器会暂停程序运行，并提供调试工具来进行查看变量值、单步执行等操作。

通过这些工具
可以定位和解决代码中的错误。

6. 修改代码：根据定位到的错误修改代码，并重新编译运行，直到所有错误都被解决为止。

7. 回归测试：在修改完代码后需要进行回归测试，即重新运行之前编写的所有测试用例以确保修改后的代码没有引入新的错误。

总之，断点回归方法是一种有效的软件测试方法，在定位和解决软件错误方面发挥了重要作用。

regression discontinuity methods

regression discontinuity methods什么是回归不连续方法（regression discontinuity methods）？回归不连续方法（regression discontinuity methods）是一种统计分析方法，旨在评估某个介入或政策对基于特定阈值的连续变量的影响。

这种方法利用自然阈值的存在来实现类似于实验设计的因果推断，而无需进行随机分配。

它在经济学、社会学和公共政策等领域得到了广泛应用。

回归不连续方法的核心思想是，当自变量接近一个特定阈值时，观测到的因变量存在一种不连续的变化。

这种不连续性可以被用来推断介入或政策对因变量的影响，并且可以排除其他潜在的解释因素的影响。

回归不连续方法的实施有多种形式，最常见的是局部线性回归（local linear regression）和密度匹配（density matching）。

局部线性回归是一种非参数方法，通过计算接近阈值的观测值的平均效应来估计政策效应。

密度匹配则是一种基于概率密度的匹配方法，通过比较靠近阈值两侧的观测值来估计政策效应。

回归不连续方法的实施步骤如下：第一步：确定阈值。

首先，需要根据理论或经验确定一个阈值，该阈值将自变量分为两个组。

阈值可以是任意选择的，但应具有一定的实际意义，并在阈值周围有足够数量的观测值。

第二步：检验平行趋势假设。

在进行回归不连续分析之前，需要进行平行趋势检验，以确认在阈值处是否存在不连续性。

平行趋势假设是指在阈值周围，自变量与因变量的趋势在阈值两侧保持平行。

第三步：估计政策效应。

使用局部线性回归或密度匹配等方法，估计阈值附近政策效应的大小和显著性。

该效应可以通过比较阈值两侧观测值的均值或比较阈值两侧的回归线斜率来测量。

第四步：敏感性分析和稳健性检验。

为了验证结果的稳健性，可以进行敏感性分析，例如尝试不同的回归模型或改变阈值的选择。

此外，在假设迹踪中可以加入控制变量，以进一步探索不连续性的解释。

互助问答第190问断点回归最优带宽问题

X 分组变量/参考变量； D 干预变量；Y 结果变量局部随机化假设：假设在断点附近近似于完全随机化实验，即具体的例子，比如高考成绩中 500 或 501 的考生上大学（进入处理组），而成绩为 498 或 499的考生落榜（进入控制组）。

制度原因在之间的考生进行了随机分组。

问题 1: 此处的可以认为就是带宽吗？问题 2：如何获得最优带宽？1. 主观设定2. rdbwselect vote margin,all （图片一）图中 BW est.(h)和 BW bias(b)有些分不清，哪个是最优带宽？知道 mse 和 cer 是两种评价算法3. rd depvar runvar （图片二）红色方框中分别是最优带宽、0.5 倍最优带宽和 2 倍最优带宽？4. rdrobust depvar rnvar,c(#) p(#)kernel(kernelfn)bwselect(bwmethod) [该命令后面部分废弃了吗，显示options IK, CCT and CV have been depricated]（图片三）红色方框中也是最优带宽吗？默认CCT，如何使用CV、IK 算法呢问题1：对，此处的可以认为是左带宽或右带宽。

实际操作时，左右带宽可能不同。

问题2：1.可以通过主观设定不同带宽来检验估计结果是否稳健。

可以利用rd命令中的bdep展示估计结果如何随带宽的变化而变化。

2.与h有关的是带宽估计，与b有关的是偏误（bias）估计。

3.对，分别为最优带宽、0.5倍最优带宽和2倍最优带宽。

请注意此处最优带宽的估计方法是rdbwselect中的IK算法。

4.我运行时没有问题，请参见下图（选择的是IK算法，CV算法也可以选择）。

可能需要更新命令程序包。

学术指导：张晓峒老师本期解答人：中关村大街统筹：易仰楠编辑：李宁宁技术：林毅。

断点回归法事件研究法

断点回归法事件研究法断点回归法（Breakpoint Regression Analysis）是一种常用的事件研究方法，在金融学、经济学、管理学等领域得到广泛应用。

本文将介绍断点回归法的基本概念、原理和应用，并探讨其优缺点。

一、断点回归法的基本概念断点回归法是一种用于研究某个事件对特定变量的影响的统计方法。

该方法通过在时间序列数据中选择一个或多个断点，将数据分为两个或多个子样本，然后对每个子样本进行回归分析，从而比较不同子样本之间的差异。

这种方法能够帮助研究者判断某个事件对变量的影响是否存在、是否显著，并进一步分析影响的程度和方向。

二、断点回归法的原理断点回归法的核心原理是基于时间序列数据中存在的某个结构性断点，该断点可能是由于政策改变、市场变动、经济周期变化等原因引起的。

研究者通过设定断点，将样本数据分为两个或多个子样本，然后对每个子样本进行回归分析。

在分析中，需要控制其他可能影响结果的变量，以确保所得的结果是由所关注的事件引起的。

三、断点回归法的应用断点回归法在金融学、经济学、管理学等领域有广泛的应用。

例如，在金融市场中，研究者可以使用断点回归法来分析某个重大事件对股票市场的影响。

他们可以选择一个事件作为断点，将数据分为事件前后两个子样本，然后对每个子样本进行回归分析，以比较事件前后的差异。

这样可以帮助研究者了解事件对股票价格、交易量等指标的影响程度和方向。

四、断点回归法的优缺点断点回归法具有一定的优点和缺点。

其优点在于可以通过选择合适的断点，准确地判断事件对变量的影响，并量化影响的程度和方向。

此外，断点回归法能够更好地控制其他可能的干扰变量，提高分析结果的可靠性。

然而，该方法也存在一些缺点，如对断点的选择比较主观，需要研究者具备一定的经验和专业知识；另外，断点回归法只能检测到存在结构性断点的影响，对于连续性变化的影响则无法有效分析。

断点回归法是一种常用的事件研究方法，通过选择断点，将样本数据分为两个或多个子样本，并对每个子样本进行回归分析，以比较不同子样本之间的差异。

断点回归和读者的提问解答

断点回归和读者的提问解答本文包括两部分：政策评估方法里的断点回归设计（regression discontinuity design），附加了部分倾向匹配分析方法，和读者3个提问的解答（文章后面）。

断点回归是一种准实验设计。

如果政策在一个关于个人背景的连续的变量(例如考试成绩、家庭人均收入等)上设定一个临界值(Cutoff/Threshold)，使得在临界值一侧的个体接受政策干预，而在临界值另一侧的个体不接受干预，则在临界值附近就构成了一个准实验。

我们把这个决定了是否接受干预的连续变量叫做强制变量(Forcing Variable)，由于强制变量是连续的，所以在临界值两侧的个体应该是类似的、可比的，则这两侧的个体在产出上的差异就应该是干预造成的差异。

当个体是否接受政策干预由强制变量值与临界值之间的关系决定时，我们可以用如下数学表达式：现在假设设立了奖学金，且只有成绩高于一个临界点的学生才能获得，则获得这个奖学金对上大学概率的影响可以用公式(10)来表达：应用断点回归的一个经典研究是Lemieux&Milligan(2008)(17)。

他们研究社会救助会不会影响就业率。

劳动力经济学家根据理论推测，增加社会救济会减少接受救济的人群工作的必要性，从而减少劳动力供给、降低就业率。

Lemieux&Milligan(2008)研究的这个社会救助项目规定30岁以下的人只能获得185美元，而一旦超过30岁，就可以获得507美元，这是一个巨大的差额。

因此年龄就是这个政策的强制变量，临界点是30岁。

图4展示了1986年人口普查时30岁以下和30以上的人群获得社会救助的额度。

可以看到在临界点两侧，人们的救助收入有一个飞跃。

因此，实际情况完全符合政策设计。

图5展示了人口普查当天在临界点30岁附近，就业率的情况。

可以看到，在30岁附近的就业率确实有一个跳跃。

这就是在30岁时大幅增加社会救助的干预效应——降低就业率。

断点回归代码

断点回归代码
断点回归代码是一种调试技术，它可帮助开发者在代码中标记断点，以便在程序运行过程中暂停并检查特定的代码段。

当程序到达断点时，它会暂停执行，并允许开发者查看代码、变量和堆栈信息。

这使得开发者能够更轻松地调试和修复错误，同时提高了代码的质量和稳定性。

断点回归代码也可以用于测试，通过在程序执行过程中暂停并检查代码，开发者可以确保程序按预期执行。

在测试过程中，断点回归代码可以帮助开发者发现和修复潜在的问题，并确保程序的准确性和可靠性。

使用断点回归代码需要一定的技术知识和经验，因为开发者需要了解如何使用调试器来设置断点、查看变量和调用堆栈等信息。

但是，一旦掌握了这些技术，断点回归代码可以成为开发者的有力工具，帮助他们更快、更准确地开发和调试程序。

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你应该要掌握的7种回归分析方法

你应该要掌握的7种回归分析方法标签：机器学习回归分析2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报分类：机器学习（5）目录(?)[+]：原文：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/帝伟审校/翔宇、朱正贵责编/周建丁）什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。

这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。

回归分析是建模和分析数据的重要工具。

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。

我会在接下来的部分详细解释这一点。

我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。

下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。

现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。

那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。

使用回归分析的好处良多。

具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。

这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。

我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。

这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。

我们将在下面的部分详细讨论它们。

对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。

但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。