1)三個自變數,是否均為無序離散型變數
“DID小公主”Nancy Qian(2008)發表在QJE上的論文《消失的女性與中國茶葉的價格:特定性別的收入對性別失衡的影響》就是一個連續型DID的例子,時間維度是家庭聯產承包責任制和農作物收購改革時間前後,地區維度是產茶區與非產茶區,
控制器是控制環路中的頭腦,它具有自身的特性,當被選用在也同樣具有自身特性的系統中時,應能呈現穩定的匹配
2、, a是常數,另3、4、若X,Y相互獨立, 則求和公式的性質1、2、證明: 設:, 所以:3、方差的定義設X為隨機變數,若存在, 則稱為隨機變數X的方差,記作DX 或Var(X)即:標準差定義離散型:連續型:方差的性質1若 C 是常
四、總結對連續型資料離散化處理,首先是方便計算,其次也有利於特徵的表達,也會消除極端值對於模型的干擾
如果固定,改變的值,則圖形沿著ox軸平移,而不改變其形狀,可見正太分佈的機率密度曲線的位置完全有引數所確定
機率密度函式的取值可以大於1累積分佈函式(CDF)連續型隨機變數CDF的基本性質與離散型類似,但是有一些特殊的性質:聯絡性質期望期望描述的是機率分佈的集中趨勢
當然,也可能短期無法找到影響正態分佈的因素,又需要利用正態統計工具對資料實施分析,這個時候只能針對收集到的資料做數值上的轉換,將其變換為正態資料以便實施分析(具體轉換方法會在後面的短文中結合過程能力分析來介紹)
2 一個隨機變數的機率分佈表如果我們把前面例子中擲骰子的點數x看做是隨機變數,則其取值為1-6之間的整數,取每個值的機率為1/6,這是典型的離散型隨機變數
總結:多數情況下,不同型別的資料最終都需要轉化為二分類變數或連續型變數進行Meta分析