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[回归分析求助] 请帮忙看一下为什么会出现? = number of redundant parameters may be higher [推广有奖]

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工业平均值above 是我对各省份做了一个分类,分为高和低,但是这个固定效应加上之后就出现了? = number of redundant parameters may be higher这个情况。
是不可以用这个固定效应吗?还是可以忽略呢?
麻烦大佬解答一下,感激不尽!
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关键词:parameters Parameter redundant paramete Higher

微信图片_20210617173450.png
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wdlbcj 学生认证  发表于 2021-6-17 20:05:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
这个放在控制变量里就好了吧?放在固定效应这个option中可能会有显示错误的问题

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wdlbcj 发表于 2021-6-17 20:05
这个放在控制变量里就好了吧?放在固定效应这个option中可能会有显示错误的问题
我的法规规章也是各省份的法规的数量,二者如果放在一起肯定是会共线性的。
我现在纠结的就是 出现这个情况是不是就无法用其做固定效应了

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wdlbcj 学生认证  发表于 2021-6-17 22:46:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
克里斯蒂安·刘能 发表于 2021-6-17 20:17
我的法规规章也是各省份的法规的数量,二者如果放在一起肯定是会共线性的。
我现在纠结的就是 出现这个情 ...
这个看起来会么?一个连续的变量一个离散的变量

不过是否有必要控制这个呢?或者换成地区控制效应?
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wdlbcj 发表于 2021-6-17 22:46
这个看起来会么?一个连续的变量一个离散的变量

不过是否有必要控制这个呢?或者换成地区控制效应?
谢谢,我已经放弃这个效应了

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wuxingang 学生认证  发表于 2023-12-7 11:16:39 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
回想一下,在使用虚拟变量集时,您需要省略 1 个(基线),如果固定效应集较多,您还需要省略 1 个(基数),但有时您可能需要省略更多,因为固定效应集之间存在亚组,要识别这一点并不容易。这对结果影响不大 除非您的样本很小   .Recall that when using sets of dummies you need to omit 1 (baseline) with more fix effects sets you also need to drop one (base) but some times you may need to drop more of there are subgroups across fix effect sets identifying this is not easy with more than 2 sets of fixed effects it basically means th degrees of freedom correction is slightly off it will have a minor impact on your results unleas your sample is small

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wuxingang 学生认证  发表于 2023-12-7 11:19:26 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
也就是说你的工业平均值above  变量被剔除了。 如果样本大 不影响结果

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wuxingang 学生认证  发表于 2023-12-7 11:19:58 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
回想一下,在使用虚拟变量集时,您需要省略 1 个(基线),如果固定效应集较多,您还需要省略 1 个(基数),但有时您可能需要省略更多,因为固定效应集之间存在亚组,要识别这一点并不容易。这对结果影响不大 除非您的样本很小   .Recall that when using sets of dummies you need to omit 1 (baseline) with more fix effects sets you also need to drop one (base) but some times you may need to drop more of there are subgroups across fix effect sets identifying this is not easy with more than 2 sets of fixed effects it basically means th degrees of freedom correction is slightly off it will have a minor impact on your results unleas your sample is small

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