ওএলএস-এ বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতের জন্য কি পরীক্ষা আছে?

Question

আমি রামসে রিসেট পরীক্ষার বিষয়ে অবগত রয়েছি যা ননলাইনার নির্ভরতা সনাক্ত করতে পারে। তবে, আপনি যদি কেবলমাত্র রিগ্রেশন সহগগুলির মধ্যে একটি (কেবলমাত্র লিনিয়ার নির্ভরতা) ফেলে দেন তবে পারস্পরিক সম্পর্কগুলির উপর নির্ভর করে আপনি পক্ষপাত পেতে পারেন। এটি অবশ্যই রিসেট পরীক্ষার দ্বারা সনাক্ত করা যায়নি।

আমি এই মামলার জন্য একটি পরীক্ষা খুঁজে পাইনি, তবে এই বিবৃতি: "আপনি সম্ভাব্য বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি বাদ দিয়ে ওভিবি পরীক্ষা করতে পারবেন না"। এটি সম্ভবত একটি যুক্তিসঙ্গত বিবৃতি, তাই না?

Answer 1

বাদ্য ভেরিয়েবলের পরিমাপ ছাড়াই আপনি বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতের জন্য পরীক্ষা করতে পারেন যদি আপনার কাছে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল উপলব্ধ থাকে।

সুতরাং আমি আপনার বক্তব্যটি কিছুটা প্রসারিত করব:

সম্ভাব্য বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি বাদ দিয়ে আপনি বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতের জন্য পরীক্ষা করতে পারবেন না যদি না এক বা একাধিক উপকরণ ভেরিয়েবল উপলব্ধ না হয়।

অনুমানগুলি রয়েছে, তবে তাদের মধ্যে কিছু পরিসংখ্যানগতভাবে বলছেন না যে ভেরিয়েবলটি একটি যন্ত্রের পরিবর্তনশীল। সুতরাং আপনার যদি সম্ভাব্য বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলের পরিমাপ না থাকে তবে আপনি কিছু অনুমান না করে বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাত এড়াতে পারবেন না ।

Answer 2

সাধারণ উদাহরণ:

যদি সত্য সম্পর্কটি বর্ণিত হয়:

$$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \varepsilon$$

একটি রিগ্রেশন যা ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল বাদ দিচ্ছে, উদাহরণস্বরূপ:

$$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \varepsilon$$

বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতদুষ্টায় ভুগছেন যদি

1. x $x_1$ এবং পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত$x_2$
2. বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল, এর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর প্রভাব রয়েছে, y।$x_2$

অতএব আপনি যদি এবং দৌড়ে থাকেন এক্স 2 এক্স $y = \hat\beta_0 + \hat\beta_1x_1 + \hat\varepsilon$$x_2$ উপলব্ধ থাকলে, আপনি চেক করতে পারেন যাব পরিবর্তনশীল পক্ষপাত বাদ দেওয়া কারণ অবস্থার উপরে দুই চেক করার মাধ্যমে। তবে আমি মনে করি না যে এমন কোনও পরীক্ষা আছে যা আপনাকে জানায় যে আপনার পেনশনটি যদি কেবলমাত্র রিগ্রেশনটিতে ব্যবহৃত ডেটা দেখেই বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতের শিকার হয়।$x_2$

Comments

বক্তব্যটি তাই বলেছিল, হ্যাঁ। সুতরাং আপনি এটি নিশ্চিত করতে পারেন?

— ব্যবহারকারী 13655

হ্যাঁ, আমি মনে করি যে বিবৃতিটি যুক্তিসঙ্গত।

— আকাওয়াল

Answer 3

বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল বায়াসগুলি সনাক্ত করে এমন কোনও পরিসংখ্যান পরীক্ষা নেই।

তবে, যদি আপনি সন্দেহ করেন যে একটি অবহেলিত ভেরিয়েবল সম্ভাব্যভাবে বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল পক্ষপাতের কারণ হতে পারে এবং আপনার এই ভেরিয়েবলটির জন্য একটি উপকরণ রয়েছে, তবে আপনি এই নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের জন্য ওভিবি পরীক্ষা করতে পারেন।

বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতিত্ব সম্পর্কে সাধারণ আলোচনার জন্য আপনি নিম্নলিখিত সাইটটি পরীক্ষা করতে পারেন:

https://economictheoryblog.com/2018/05/04/omitted-variable-bias/

সাধারণভাবে বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল বায়াসকে কীভাবে মোকাবেলা করতে হবে এবং রিগ্রেশন চালানোর আগে কোনটি প্রাকসতর্কতামূলক পদক্ষেপ নিতে হবে সে সম্পর্কে এটিতে বেশ ভাল আলোচনা রয়েছে।

Answer 4

আমি মনে করি যে বাদ প্রভাব কিছু আনুমানিক শোষিত পরার এবং । বাকিগুলি অবশিষ্টাংশগুলিতে শোষিত হয়। আমি মনে করি যে এর y এর উপর কোনও গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে কিনা তা দেখার একটি ভাল উপায় হ'ল এটি হওয়া উচিত যে এটি মডেলের মধ্যে থাকা উচিত কেবলমাত্র সহ মডেলটি ফিট করা এবং তারপরে এর অবশিষ্টাংশ প্লট করা । এলোমেলো পরিবর্তনের পরিবর্তে যদি কোনও সম্পর্ক থাকে তবে গুরুত্বপূর্ণ এবং এর বাদ দেওয়ার ফলে বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাতিত্ব ঘটে ।$x_2$$β_0$$β_1$$x_2$$x_1$$x_2$$x_2$