关于回归分析的困惑

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人大的郭志刚教授认为回归分析在研究中的作用不是确证因果关系，而是确认因变量和自变量的统计关系是否存在。如果在变量之间有比较稳定的关系，回归分析可以加以量化的描述。
我也这个认为，回归分析就是确定几个变量之间的一种线性数量关系，不涉及到因果关系。
但为什么大家一般都将回归模型作为因果模型的一种？
请高手解答一下。
谢谢

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关键词：回归分析 因果关系 因果模型 回归模型 数量关系 回归分析 因变量 自变量 模型 统计

之所以不能将一般回归分析中的变量关系，是因为存在那个“可恶”的随机误差项。由于不可能将所有影响Y的变量都识别出，那么误差项就必然对Y存在影响，即内生性。内生性会进一步使得X与Y的关系存在偏误，如果不能有效解决这一问题，那么相关关系就不能被认为是因果。
找到一个合意的IV能很大程度破解这一难题，建议楼主看看Acemoglu等人关于“殖民地起源和经济发展”（AER，2001）的论文。
学了点计量，一点愚见。

  做回归分析之前都要做因果关系检验。这要取决你举的例子。有的例子做回归之前没必须进行因果分析，具体看你怎样分析。

做不做因果关系检验，取决于你的研究目的。
单就统计的角度，回归是不需要确定等式两边变量的因果关系的。

回归分析方法，不以因果关系为必要前提，理论上不做强制设定
但大家做回归分析时，想要以此解释变量间的因果关系，所以应用层面强调之

hbhjhf 发表于 2012-3-4 18:48
回归分析方法，不以因果关系为必要前提，理论上不做强制设定
但大家做回归分析时，想要以此解释变量间的因 ...

找到高手了。
非常感谢！