【100币】关于控制变量是如何做到“控制其他变量不变”的。

我一直有一个很基础的疑惑。为什么控制其他变量以后，解读核心X的系数就能表示，其他变量不变时X对Y的影响（求导的原因？），这是怎么和系数计算公式（X的转置乘以X的逆再乘以X的转置乘以Y）联系起来的，公式里并没有说呀？比如，研究性别gender对收入income的影响，当控制教育edu时，性别系数就是相同教育水平的不同性别工资差异，进一步控制行业ind，性别系数就是相同教育水平、相同行业的不同性别工资差异，这个和系数计算公式有什么关系吗？并且再控制年龄age，假设每个id的年龄都不一样，你怎么找出相同年龄的男女去比较工资呢？
“保持其他变量不变”与“其他变量的赋值都相同”是一个含义吗,回归中是怎么做到这一点的？

（交互项对我是一个惊叹号，控制变量对我是一连串问号）

你提出了一些关于回归分析和控制变量的重要问题，让我为你详细解释一下。

在回归分析中，我们试图了解自变量（比如性别、教育水平、行业、年龄等）如何影响因变量（比如收入）。当我们希望研究一个自变量对因变量的影响时，我们通常会控制其他可能影响因变量的变量，以便更准确地测量所关心的自变量的影响。

关于你的问题：

系数的解释与求导：回归系数表示自变量单位变化对因变量的影响。当控制其他变量不变时，解读自变量的系数就好像在求导一样，它表示了在其他变量固定的情况下，因变量随自变量变化的速率。

公式联系：回归模型的系数计算公式涉及矩阵运算。公式中的转置、逆等操作是为了通过最小化预测值与实际值的差距来估计最佳系数。

控制变量的作用：逐步控制变量是为了排除其他因素对研究自变量与因变量关系的影响，使我们可以更清晰地看到所关心自变量的影响。

相同年龄的比较：如果你希望比较相同年龄的男女工资差异，你需要选取同一年龄范围内的男性和女性，并在分析中将年龄作为控制变量。这样，你可以控制年龄因素，将注意力集中在性别对工资的影响上。

“保持其他变量不变”与“变量赋值相同”的区别：这两个表达方式并不完全相同。前者意味着将其他变量固定在某个特定值，以便研究一个变量的影响；后者意味着将其他变量都设定为相同的值，以便更好地比较不同情况下的影响。

回归分析的目的是理解变量之间的关系，控制变量是为了更准确地评估感兴趣的因素对结果的影响。交互项可以帮助你探索不同变量之间的复杂关系，比如性别与行业之间是否存在交互作用。

freestyle2003 发表于 2023-8-3 17:48
你提出了一些关于回归分析和控制变量的重要问题，让我为你详细解释一下。

在回归分析中，我们试图了解自 ...

感谢回答！

实际上就是 模型中因变量对自变量求导的含义