Stata软件自变量数量的选择：基本原理

2022年5月26日14:30:10Stata软件自变量数量的选择：基本原理已关闭评论

Stata软件自变量数量的选择：基本原理

人们总是希望建立具有经济意义而又简洁的模型，在现实的经济研究过程中，通常使用信息准则来确定解释变量的个数，较为常用的信息准则有两个。

（1）赤池信息准则

又称为AIC准则，基本思想是通过选择解释变量的个数使得如下目标函数最小。

Stata软件自变量数量的选择：基本原理

在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量，K代表解释变量的个数。

（2）贝叶斯信息准则

又称为BIC准则，其基本思想与AIC准则相同，比较不同的模型，选择使得如下目标函数最小的模型。

Stata软件自变量数量的选择：基本原理

在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量，K代表解释变量的个数。

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