এন্ডোজেনিটি বনাম অরক্ষিত বৈজাতীয়তা

13

অন্তঃসত্ত্বা এবং অরক্ষিত বৈজাতীয়তার মধ্যে পার্থক্য কী ? আমি জানি যে অন্তঃসত্ত্বা বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি থেকে উদাহরণস্বরূপ আসে? তবে যতদূর আমি বুঝতে পারি, অরক্ষিত বৈধতা একই সমস্যা সৃষ্টি করে। তবে এই দুটি ধারণার মধ্যে ঠিক কোথায় পার্থক্য রয়েছে?

regression assumptions

— MarkDollar
সূত্র

অরক্ষিত বৈজাতীয়তার বিভিন্ন ব্যাখ্যা থাকতে পারে (গুগল উদাহরণস্বরূপ একটি অনন্য সংজ্ঞা দেয় না), আপনি দয়া করে কিছু রেফারেন্স দিতে পারেন বা আপনি যে সঠিক সংজ্ঞাটি ব্যাখ্যা করতে চান তা দিতে পারেন।

— এমপিক্টাস

@ এমপিক্টাস: আমি রিগ্রেশন-এ বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলের সমস্যাটি বিশ্লেষণ করছি। ভেরিয়েবল বাদ দেওয়া অনুমানকারীর ধারাবাহিকতায় সমস্যা সৃষ্টি করে। অন্যান্য সমস্যাগুলির একটি গুচ্ছ রয়েছে যা অসঙ্গতি সৃষ্টি করে (উদাহরণস্বরূপ সিমুলানিয়াস কার্যকারিতা এবং পরিমাপের ত্রুটি)। এই সমস্ত সমস্যাগুলি এন্ডোজেনিটি হিসাবে পরিচিত। তবে এই প্রসঙ্গে আপনি প্রায়শই অরক্ষিত ভিন্নধর্মী শব্দটি শুনতে পান। এবং আমি নিশ্চিত নই যে এটি এন্ডোজেনিটির সমার্থক শব্দ কিনা? দুঃখিত আমি আপনাকে আরও তথ্য দিতে পারছি না, কারণ আমার কাছে কিছু নেই (রেফারেন্সগুলি পোলিশ ভাষায় রয়েছে, আপনি বুঝতে পারবেন না :))

— মার্কডোলার

3

আমাকে চেষ্টা করুন, আমি রাশিয়ান জানি এবং সূত্রগুলি সমস্ত ভাষার জন্য একই।

— এমপিক্টাস

13

অন্তঃসত্ত্বা এবং অরক্ষিত বৈপরীত্য পদগুলি প্রায়শই একই জিনিসটিকে বোঝায় তবে অর্থশাস্ত্রের মধ্যেও শর্তটি আমি সবচেয়ে বেশি শৃঙ্খলাবদ্ধ করে থাকি somewhat

একটি রিগ্রেশন সমীকরণে, একটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল অন্তঃসত্ত্বা হয় যদি এটি ত্রুটির শব্দটির সাথে সম্পর্কিত হয়।

অন্তঃসত্ত্বা প্রায়শই তিনটি উত্স হিসাবে বর্ণনা করা হয়: বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল, পরিমাপ ত্রুটি এবং একযোগে। যদিও এই "উত্সগুলি" আলাদাভাবে উল্লেখ করা প্রায়শই সহায়ক, তবে কখনও কখনও বিভ্রান্তি দেখা দেয় কারণ এগুলি সত্যই পৃথক নয় not মজুরিতে শিক্ষার প্রভাব সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করে এমন একটি রিগ্রেশন কল্পনা করুন। সম্ভবত আমাদের শিক্ষার পরিমাপ হ'ল শিক্ষার ধরণ নির্বিশেষে কেউ আনুষ্ঠানিক শিক্ষায় ব্যয় করেছেন কত বছর। কোন ধরণের শিক্ষার মজুরি প্রভাবিত করে সে সম্পর্কে আমার যদি স্পষ্ট ধারণা থাকে তবে আমি এই পরিস্থিতিকে শিক্ষার পরিবর্তনশীল হিসাবে পরিমাপের ত্রুটি হিসাবে বর্ণনা করতে পারি। বিকল্পভাবে, আমি পরিস্থিতিটিকে একটি বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল সমস্যা (শিক্ষার ধরণগুলি বোঝায় এমন ভেরিয়েবল) হিসাবে বর্ণনা করতে পারি।

সম্ভবত মজুরি শিক্ষার সিদ্ধান্তগুলিকেও প্রভাবিত করে। যদি একই সাথে মজুরি এবং শিক্ষা পরিমাপ করা হয় এটি যুগপৎতার উদাহরণ, তবে এটিও, বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে একেবারে প্রত্যাখ্যান করা যেতে পারে।

অরক্ষিত বৈজাতীয়তা হ'ল মাপা হয় না এমন ক্ষেত্রে কেবল ভিন্নতা / পার্থক্য। আপনি যদি দীর্ঘায়ুতা বুঝতে পারেন তবে আমি মনে করি আপনি কোনও রিগ্রেশন প্রসঙ্গে অনাবদ্ধ হিজড়াজাতের প্রভাবগুলি বুঝতে পেরেছেন।

— মাইকেল বিশপ
সূত্র

1

স্বায়ত্তশাসিত ত্রুটি এবং নমুনা নির্বাচন সহ অতিরিক্ত উপায় যেহেতু অন্তঃসত্ত্বা দেখা দিতে পারে সেগুলি সহ আমি অটোরিগ্রেশনও অন্তর্ভুক্ত করব।

— দিমিত্রি ভি। মাস্টারভ 21

1

@ দিমিত্রিভি.মাস্টারভ, এই ধারণাগুলি উল্লেখ করার জন্য ধন্যবাদ, আমি মনে করি তারা আমার যে বক্তব্যটি প্রসারিত করেছিল তা বাড়িয়ে দিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, স্বতঃসংশ্লিষ্ট ত্রুটি বা নমুনা নির্বাচনের সাথে স্বতঃবৃদ্ধির একটি প্রদত্ত কেস বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলির সমস্যা হিসাবে পুনরায় চিত্রিত করা যায় না? আমি জানি তোমাকে কিছু শেখাচ্ছি না। আমি কেবল শিখিদের কীভাবে এই শর্তাদি সম্পর্কিত এবং এটি একইভাবে পরিসংখ্যানগত বিষয়টিকে বিভিন্ন উপায়ে ধারণাগত করে তোলা যেতে পারে তা নিয়ে ভাবতে চাই।

— মাইকেল বিশপ

13

আমি @ মাইকেল এর অন্তঃসত্ত্বার বর্ণনার সাথে একমত --- এটি আপনার অন্তর্ভুক্ত ভেরিয়েবলগুলির সাথে একটি সমস্যা এবং আপনার যে ভেরিয়েবলগুলির সাথে নয় তার সম্পর্ক (যেমন, ত্রুটির শর্তে স্টাফ) about

আনবজার্ভড ভিন্নধর্মীতা সাধারণত আপনি যে প্রভাবগুলি অনুমান করছেন তার অবিচ্ছিন্ন সংযোজন সম্পর্কে about @ মাইকেল এর শিক্ষার উদাহরণ সহকারে অব্যাহত রাখুন, অরক্ষিত বৈচিত্রময়তা হতে পারে যে কিছু লোকের স্কুলে যাওয়া থেকে অন্যের তুলনায় উচ্চতর রিটার্ন (যেমন, মজুরি বৃদ্ধি) হতে পারে। সহ ব্যক্তির জন্য হতে । আমাদের যেখানে (সাধারণত লগ) আয় হয়, শিক্ষার বছর, এবং অন্যান্য নিয়ন্ত্রণের একটি সেট a অন্তঃসত্ত্বার একটি উদাহরণ হ'ল সাথে সম্পর্কিত হয় $i$ $\beta + b_i$ $\mathbb{E}(b_i) = 0$

y_{i} = x_{i} (β + b_{i}) + w_{i}^{'} γ + ϵ_{i},

$\begin{equation*} y_i = x_i (\beta + b_i) + w^\prime_i \gamma + \epsilon_i, \end{equation*}$

y_{i}

$y_i$

x_{i}

$x_i$

w_{i}

$w_i$

x_{i}

$x_i$

ϵ_{i}

$\epsilon_i$ (উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষা আইকিউ এর সাথে সম্পর্কিত, যা আমাদের অন্যান্য ভবিষ্যদ্বাণীকের মধ্যে নেই)।

যদি আমরা একটি একক গুণমান অনুমান করি তবে আমাদের কাছে দেখুন অন্তর্ভুক্ত ভেরিয়েবল ত্রুটি শব্দ সাথে সম্পর্কযুক্ত , অন্তঃসত্ত্বার ক্ষেত্রে একই সমস্যাগুলিকে প্ররোচিত করে।

y_{i} = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + (ϵ_{i} + b x_{i}) = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + {\tilde{ϵ}}_{i}

$\begin{equation*} y_i = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + (\epsilon_i + b x_i) = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + \tilde{\epsilon}_i \end{equation*}$

x_{i}

$x_i$

{\tilde{ϵ}}_{i}

$\tilde{\epsilon}_i$

— রাতের পাহারাদার
সূত্র

3

আমি ভিন্ন ভিন্নতা বুঝতে পারি যে ব্যক্তিদের মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে। পর্যবেক্ষণ করা বৈধতা সাধারণত কোভারিটগুলি নিয়ে থাকে এবং অরক্ষিত বৈজাতীয়ত্ব ক্ষমতা বা প্রচেষ্টা এর মতো কোনও অনাবদ্ধ পার্থক্য নিয়ে গঠিত।

এন্ডোজেনিটিটি পর্যবেক্ষণকৃত এবং অরক্ষিত ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে বোঝায়, তারা একে অপরের উপর নির্ভরশীল।

— দেনিযেল
সূত্র

2

এটি গুটিয়ে রাখতে:

অরক্ষিত বৈচিত্রময়তা দীর্ঘায়ু হওয়ার সম্ভাব্য কারণ।
অন্তঃসত্ত্বা তাই বিস্তৃত শব্দ।
অরক্ষিত বৈজাতীয়তা দীর্ঘস্থায়ীভাবে বোঝায় তবে অন্যভাবে নয়।

— petermeissner
সূত্র

2

বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে অরক্ষিত ভিন্ন ভিন্নতা এবং দীর্ঘমেয়াদীর মধ্যে পার্থক্যটি তৈরি করা অরথোগোনালিটি অনুমানের মধ্যে রয়েছে। পূর্ববর্তী ক্ষেত্রে, অনুমান করা হয় যে অরক্ষিত বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলটি পর্যবেক্ষণকৃত (অন্তর্ভুক্ত) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এক্স থেকে স্বতন্ত্র, ... পরবর্তী সময়ে এই অনুমানটি এমনভাবে শিথিল করা হয় যে অরক্ষিত (বাদ দেওয়া) পরিবর্তনশীল পর্যবেক্ষণের কিছুটির সাথে সম্পর্কিত হয় (অন্তর্ভুক্ত) ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল।

— jumens
সূত্র

-1

সহজ উত্তর, ব্যাখ্যা ছাড়াই কারণ এটি চাওয়া হয় না: যদি অন্তর্ভুক্ত হওয়া কারণ বাদ দেওয়া পরিবর্তনগুলি যদি পর্যবেক্ষণযোগ্য না হয় তবে আমরা এটিকে অরক্ষিত বৈজাতীয়তা বলি। সহজ :)

— E.Brady
সূত্র