Re: [問題] 複迴歸的詮釋 (死刑實證)
社會學我不清楚，所以我只有從統計角度來看
回歸式的估計要達到BLUE，需要許多假設，這些假設有符合嗎?
而且資料來源是時間序列的資料，有符合時間序列的假設嗎?
如何沒有檢查，估計與檢定的信度會打折扣
※ 引述《danny0838 (道可道非常道)》之銘言：
: → vity:可能有漏解釋變數 拿前一個月的y值丟到解釋變數看看 02/23 20:19
: → vity:這樣可以解決漏掉解釋變數的問題 漏掉會造成高估或低估 02/23 20:19
: 看不懂XD...可以說清楚一點嗎？
: → vity:另外 有檢查過同質性和自我相關的問題了嗎？ 02/23 20:20
: 這是指x變數之間的相關嗎？
: （eg.離緍率和失業率、離婚率和死刑執行數？）
: → vity:討論 "率" 卻沒有加入平方項看看...也沒有加入時間因素 02/23 20:42
: 如果原論文的墮後效應不是時間因素，那您是要求怎樣的時間因素？
: → vity:也沒看到r-square 基本上不是很嚴謹... 02/23 20:42
: B.類的研究有算 r^2 和 F，A.類沒看到
: 推 kolun:也可能是犯罪率上升導致死刑人數上升 論文裡的迴歸式並無法 02/24 17:02
: → kolun:確立因果關係 只能得出兩者同向變動 小弟學藝不精 建議你 02/24 17:05
: → kolun:參考http://0rz.tw/amAIn 前兩章 對你的問題有詳細說明 02/24 17:06
: 我也是在懷疑因果關係其實是犯罪率上升導致死刑人數上升。
: sorry...沒把重點講清楚。我主要不懂想討論焦點的是這兩個：
: : （變化一）
: 複迴歸是否能確立 y 變數和 x# 變數之間的 x→y 因果關係？
: 1.可以
: 2.不行
: 3.在某些條件下可以（哪些條件？本論文有缺嗎？缺了哪些？）
可以確定有因果關係 但不知道是 X->Y 或 Y->X
印象中還要進一步檢定
另外，估計與檢定前，先檢查有無符合回歸基本假設會比較準確，
或者至少有殘差圖可以供參考。
: : （變化二）
: 墮後效應（即 y(t+1) 和 x#(t) 的關係）可否確立 x→y 的因果關係？
: 1.可以
: 2.不行
: 3.在某些條件下可以（哪些條件？本論文有缺嗎？缺了哪些？）
一樣可以確定因果關係 但不知道是X->Y 或Y->X
如果是時間序列的資料...能確認符合時間序列的基本假設，
一般來說會有自我相關的問題...解決以後才比較能不偏誤的估計與檢定
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