空间杜宾模型rho不显著，应该怎么调整

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空间计量，我的数据可能不太好，但是现在也不太能修改，解释变量和被解释变量的莫兰指数都是1%下显著的，LM、wald检验、豪斯曼检验通过，两个LR检验都不通过：一、换固定效应：只有时间固定效应的解释变量是显著的，但时间固定下空间杜宾的rho不显著，原本有五个控制变量，删掉只剩两个控制变量的时候显著了，但是只有两个解释变量会不会太少了？？？
二、换模型，尝试了sdm、sem、sar三种模型，在无固定效应时，只有sem模型的解释变量是显著的，且lambda、sigma2-e都是显著的，加入固定效应后，三种固定效应解释变量都是显著的，但是只有双向固定和个体固定的lambda是显著的，这种应该怎么选？？？？

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关键词：空间杜宾模型 杜宾模型 Lambda wald检验 豪斯曼检验 空间计量、空间杜宾、空间误差、面板数据

你不需要纠结是否需要采取固定效应与否，因为豪斯曼检验本身意义不大（因为其检验本质就是对比两个结果差异的分布检验，结果无所谓好坏，你需要的是将固定因素从扰动项提取出来），你直接默认双固定即可。

首先默认固定效应，多选取几个控制变量，通过引入不同的控制变量调你想要的结果，或者更换权重矩阵。

你的问题涉及空间杜宾模型（SDM）和其他空间模型的参数显著性。在处理这种情况时，有几点需要注意：

1. **数据质量**：虽然你提到数据可能不太好但无法修改，不过确保数据的准确性和完整性是至关重要的。

2. **解释变量的选择**：减少控制变量可能会导致模型的解释力下降。然而，在某些情况下，减少冗余或不显著的变量可以改善模型的整体性能。

3. **模型选择和固定效应**：SDM、SEM、SAR等都是用于处理空间依赖关系的模型。不同模型适用于不同的数据结构和假设。在考虑加入固定效应时，需要根据研究问题和数据特点来决定最合适的模型设定。

4. **参数显著性**：显著性检验是判断参数是否重要的常用方法。然而，显著性本身并不意味着解释变量对被解释变量的影响是正面的、大的或者具有实际意义的。因此，在解释结果时，要结合实际背景和其他统计指标（如R）来全面理解模型的表现。

在你的案例中，你已经尝试了多种模型和固定效应设定，但仍然存在显著性和选择困难的问题。建议你可以进一步探索数据的结构和潜在的空间模式，同时考虑与其他学者交流或寻求专业顾问的帮助，以便更好地解决这个问题。

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