互助问答第58问 门限回归和断点回归有什么区别

互助问答第26期：多值无序分类变量与连续变量的相关性检验问题问题：因变量是多值无序分类（2以上，不是0，1那种）数据，自变量是一个连续变量。

我要想看是否显著相关应该用什么检验？答案:（1）如果只是想看相关性的话，可以不必区分因变量和自变量，用‘多值无序分类数据’作为因子，‘连续变量’作为outcome，用F检验（ANOVA）就可以了。

如果F检验显著，则说明组间（0,1,2…）具有显著性差异，然后用组内相关性测算相关强度。

这种方法可以通过Stata的anova命令来实现。

（2）检验相关性也可以采用非参数检验的办法。

（3）当然你也可以使用回归的方法来检验相关性。

第一种回归：直接做‘连续变量’对‘多值无序分类数据’影响的回归，观察两个变量的显著性就可以了，因为两个变量的两个变量的相关性等价于直接单元回归。

所使用的Stata命令为reg y x。

第二种回归：首先把多值无序分类数据’作为自变量，设置一组虚拟变量建模；然后把‘连续变量’当因变量，联合检验所有的系数都等于0就可以了。

所使用的Stata命令为 reg y x1 x2 x(n-1)。

第三种回归：采用多值无序logit/probit回归，控制其他变量，以‘多值无序分类数据’为因变量，以‘连续变量’为自变量，观察其估计系数的显著性。

可以通过Stata的mlogit命令来实现。

学术指导：张晓峒老师本期解答人：中关村大街编辑：冷萱杨芳Hollian统筹：芋头易仰楠技术：知我者互助问答第27期：面板数据的stata设置问题问题1：我的论文主题是FTA对东道国吸引外资的影响研究（FDI用的是两国之间的流量），因此，我的数据是三维的，也就是年份+东道国+母国（详细数据见图片---回归数据）。

现在我想使用双固定效应模型（同时固定时间和个体），于是我就将（东道国+母国）进行编码，把其看成一个个国家组合，并且引入新的标量id，同时对其赋值（1、2、3.、、）。

问题：在我进行回归时，使用xtset id year时出现乱码，请问老师该怎么解决呢？答案1: 该错误提醒你，在设置面板过程中年份和个体并不是一一对应的，存在着个体对于多个年份的现象，即某年之内存在着个体重复的现象，这一问题的出现于你的设置个体方式有直接关系，你把（东道国+母国）最为整体来设置个体，将忽略两国的先后顺序，那么其中某一年内可能对应着多个个体，从而使得面板设置出现错误。

【知识文章】标题：深度解读stata模糊断点回归结果在统计分析领域，断点回归是一种常用的分析方法，能够帮助研究人员在研究数据中找到关键的转折点或阈值，从而更好地理解现象背后的规律。

而在实际应用中，stata软件提供了模糊断点回归分析的功能，更加贴近实际情况，对于研究人员来说是一个非常有用的工具。

本文将深度解读stata模糊断点回归结果，帮助读者更好地理解该分析方法的有效性和结果解释。

一、基本概念1.1 模糊断点回归模糊断点回归是一种用于发现数据中的结构转变的分析方法，相比传统的断点回归更加灵活和智能。

它能够针对数据的不确定性进行分析，帮助研究人员更好地理解数据中的变化规律。

1.2 staa软件及其应用stata是一种专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业领域。

它提供了丰富的统计分析功能，包括模糊断点回归分析，在实际数据分析中有较高的可靠性和灵活性。

二、结果解读2.1 模糊断点的确定在进行模糊断点回归分析时，首先需要确定数据中的模糊断点位置。

通过stata软件的分析工具，可以得到数据中的潜在断点位置及其置信区间，帮助研究人员更好地理解数据的结构变化。

2.2 断点处的效应估计在确定了模糊断点位置后，接下来需要对断点处的效应进行估计。

stata软件能够提供准确的效应估计值和显著性检验结果，帮助研究人员判断断点处的效应是否显著，从而更好地理解数据的变化规律。

2.3 结果的解释和应用通过对模糊断点回归结果的深度分析，研究人员可以更好地解释数据中存在的潜在断点和其影响，从而为进一步的研究和决策提供依据。

stata软件提供了直观的结果展示和解释功能，帮助研究人员更好地应用分析结果。

三、个人观点和总结在实际研究和数据分析中，模糊断点回归分析是一种非常有用的方法，能够帮助研究人员更好地理解数据中的结构变化和规律。

而stata软件提供了便捷和可靠的分析工具，能够有效支持模糊断点回归分析的实施和结果解释。

对于研究人员来说，掌握stata模糊断点回归分析的方法和技巧，能够更好地发掘数据的潜在规律和价值，为实际决策和研究提供更有力的支持。

断点回归形象化解释
断点回归是一种用于分析数据中断点或阈值的统计方法。

它在统计学和经济学中被广泛应用，用于捕捉变量之间在某个临界点处发生显著变化的情况。

以下是一个形象化的解释来说明断点回归：
假设我们要研究某个城市的温度对空调销量的影响。

我们收集了一段时间内的温度和对应的空调销量数据。

我们期望找到一个关系模型，能够描述温度对销量的影响。

在进行简单线性回归时，我们将温度作为自变量，销量作为因变量，拟合一条直线来表示二者之间的关系。

然而，我们可能会发现这个简单的线性关系并不能很好地解释所有的数据点，有些数据点明显与直线的趋势不符。

这时，我们可以考虑使用断点回归来更准确地描述温度对销量的影响。

我们假设温度对销量的关系在某个特定温度点发生了突变，这个温度点就是我们要寻找的断点。

我们继续分析数据，将温度作为自变量，销量作为因变量，并在一定范围内施加断点。

我们用两条不同的直线来拟合数据：一条拟合下断点之前的数据，另一条拟合上断点之后的数据。

通过计算和比较两个直线对应的拟合优度等统计指标，我们可以找到最佳的断点位置，它能够使整个模型的解释能力最大化。

断点位置处，我们就找到了温度对销量影响发生显著变化的点。

这样，通过断点回归，我们可以获得一个更加准确和适应实际数据情况的模型，进一步理解和解释变量之间的关系以及在特定点上的突变现象。

模糊断点回归在因果关系分析的实证方法中，最优的选择应当为随机实验，但是随机实验的时间成本和经济成本都比较高，而在随机实验不可得的情况下，需要考虑使用其它方法。

断点回归便是仅次于随机实验的, 能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。

断点回归设计是由美国西北大学的心理学家campbell在1958年首先提出来的,到20世纪80年代，campbell及其同事一直从事断点回归的设计和研究工作。

断点回归设计（regressiondiscontinuity design）是一种仅次于随机实验的能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。

断点回归可以分为两类，一类是模糊断点回归（fuzzy rd），其特征是断点x=c处，个体得到处理的概率从0跳跃到1；另一类是清晰断点回归(sharp rd)，其特征是断点x=c 处，个体得到处理的概率从a跳跃到b，其中0<a<b<1。

rd的目的是选取其他特征相似的组，考察临界值区间上下不同比如考察进清华对收入的影响。

考687分的不能上清华，考689分的可以进去。

只差2分。

这两类人的基本能力其实没什么区别。

两组人，围绕688分的分割线，研究工资差异的内在效度很高，因为他们之间唯一的区别就是进不进清华。

其他都一样。

将这种想法扩展到控制其他变量。

数据分为1)688以下和2)688以上。

回归线应该斜率差不多，但截距明显不同。

截距项可以理解为招生带来的收入差。

rd需要数据更少，主要是考虑临界值附近的影响关于断点回归的基本逻辑、方法和应用，可参考中南财经政法大学罗胜博士在“统计与决策”上的《断点回归设计：基本逻辑、方法、应用评述》一文。

关于断点回归的操作，可参考三篇文献：第一是香樟经济学圈发表的基于lee,and lemieux, 2010，"regression discontinuity designs in economics "，journal of economic literature, vol. 48: 281–355.的推文，【香樟推文0620】运用断点回归设计做研究的规定动作（）第二是2017年aer论文pinotti, paolo. "clicking on heaven's door: the effect of immigrant legalization on crime." american economicreview107.1(2017): 138-68.第三是一篇实际操作的比较thoemmes,felix, wang liao, and ze jin. "the analysis of the regression-discontinuity design in r." journal of educational and behavioral statistics 42.3 (2017): 341-360.以及史冬波梳理断点回归设计的标准操作（）运用断点回归设计做研究的规定动作第1步检查配置变量（assignment variable，又叫running variable、forcing variable）是否被操纵。

门限向量自回归
1什么是门限向量自回归
门限向量自回归是一种时间序列建模的方法，常用于金融数据分析和预测中。

该方法能够充分发挥时间序列数据的特征，通过将序列数据变换为门限向量进行建模，提高预测精度和稳定性。

2门限向量的定义
门限向量是指由时间序列数据按照一定窗口大小进行分段，然后每一段中取一定百分位数的值形成的向量。

例如，对于一个时间序列{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，将其按照窗口大小为4分成三个段，取每个段中的90%百分位数得到的门限向量为{4,8,10}。

3门限向量自回归模型
门限向量自回归模型是基于门限向量的建模方法，可以将时间序列数据拆解成门限向量的形式，以生成一系列门限向量的自回归模型进行预测。

该模型包含两个阶段：门限向量拆解和门限向量自回归建模。

首先将时间序列数据按照一定窗口大小生成门限向量序列，然后对门限向量序列进行自回归建模，以实现对未来时刻的预测。

4门限向量自回归的优势
门限向量自回归相对于传统时间序列方法具有以下优势：
1.能够捕捉通常被忽略的非线性关系，提高了预测精度。

2.能够适应极端事件的发生，提高了预测稳定性。

3.对于含有较多噪声的数据，能够过滤掉异常点。

5总结
门限向量自回归是一种基于门限向量的时间序列建模方法，可以提高预测精度和稳定性，适用于金融数据等需要高精度预测的领域。

通过门限向量自回归方法建模，可以有效捕捉时间序列数据的非线性关系，提高预测质量。

断点回归方法嘿，咱今儿来聊聊断点回归方法。

这玩意儿啊，就像是一把神奇的钥匙，能帮咱打开好多知识宝库的大门呢！你想想看，生活中很多事情不就像是有个断点似的嘛。

比如说，考试及格线就是个断点呀，过了及格线那感觉肯定不一样，就好像进入了另一个境界。

断点回归方法呢，就是专门来研究这种断点前后变化的。

它就像是个超级侦探，能把那些因为断点而产生的细微变化都给揪出来。

比如说，政策上有个小小的改变，在断点前后，人们的行为或者某些现象可能就会有很大的不同。

断点回归方法就能把这些不同给分析得透透的。

咱可以打个比方啊，就好比是跑步比赛。

在起跑线这儿就是个断点，没到起跑线的时候大家都在准备，到了起跑线后，那可就开跑啦！断点回归方法能看出来起跑前后大家的状态变化，是不是很厉害？这方法在好多领域都能大显身手呢！像经济学、社会学这些领域，经常要研究一些政策或者事件带来的影响。

这时候，断点回归方法就派上大用场啦。

它能让那些隐藏的影响无所遁形。

你说它是不是很神奇？就像有一双慧眼，能看穿一切似的。

而且啊，它还特别靠谱，得出的结论让人信服。

那怎么用这断点回归方法呢？这可得好好琢磨琢磨。

就像做菜一样，得有合适的材料，合适的步骤，才能做出美味的菜肴。

断点回归方法也是，要选对数据，设计好研究方案，一步一步来，才能得出有价值的结果。

比如说，咱要研究一个地区实行新政策后的效果。

那就要找到断点，也就是政策实施的那个时间点。

然后对比断点前后的各种数据，看看有啥不一样。

这可不能马虎，得仔细认真，就跟侦探破案似的，不能放过任何一个小细节。

总之呢，断点回归方法是个特别有用的工具。

它能让我们更好地理解世界，理解那些看似平常但其实蕴含着大道理的现象。

咱可得好好掌握它，让它为咱的学习和工作助力呀！所以啊，断点回归方法真的是值得我们好好去研究和运用的，你说是不是呢？。

线性回归、逻辑回归（LR）线性回归回归是⼀种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明⾃变量 x 和因变量 y 的关系。

最常见问题有如医⽣治病时的望、闻、问、切之后判定病⼈是否⽣了什么病，其中的望闻问切就是获得⾃变量x，即特征数据，判断是否⽣病就相当于获取因变量y，即预测分类。

最简单的回归是线性回归，如图1.a所⽰，X为数据点——肿瘤的⼤⼩，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。

通过构建线性回归模型，如 hθ (x)所⽰，构建线性回归模型后，可以根据肿瘤⼤⼩，预测是否为恶性肿瘤。

h θ (x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性：然⽽线性回归的鲁棒性很差，例如在图1.b的数据集上建⽴回归，因最右边噪点的存在，使回归模型在训练集上表现都很差。

这主要是由于线性回归在整个实数域内敏感度⼀致，⽽分类范围，需要在[0,1]。

线性回归的应⽤场合⼤多是回归分析，⼀般不⽤在分类问题上，原因可以概括为⼀下两个： 1）回归模型是连续模型，即预测出的值都是连续值（实数值），⾮离散值； 2）预测结果受样本噪声的影响⽐较⼤。

逻辑回归逻辑回归就是⼀种减⼩预测范围，将预测值限定为[0,1]间的⼀种回归模型，其回归⽅程与回归曲线如图2所⽰。

逻辑曲线在z=0时，⼗分敏感，在z>>0或z<<0处，都不敏感，将预测值限定为(0,1)。

图2 逻辑⽅程与逻辑曲线逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套⽤了⼀个逻辑函数，考虑对输⼊实例x进⾏分类的线性表达式θT，其值域为实数域，通过LR模型的表达式可以将线性函数θT 将x的结果映射到(0,1)区间，取值表⽰为结果为1的概率(在⼆分类场景中).线性函数的值越接近于正⽆穷⼤，概率值就越近1；反之，其值越接近于负⽆穷，概率值就越接近于0，这样的模型就是LR模型。

LR本质上还是线性回归，只是特征到结果的映射过程中加了⼀层函数映射，即sigmoid函数，即先把特征线性求和，然后使⽤sigmoid函数将线性和约束⾄(0,1)之间，结果值⽤于⼆分或回归预测。

门槛模型与断点回归在经济学、社会学以及其他社会科学领域中，研究者经常需要处理各种复杂的数据关系，以揭示不同变量之间的内在逻辑。

其中，门槛模型和断点回归作为两种重要的统计方法，被广泛应用于分析变量间的非线性关系，尤其是在处理某些具有临界值或突变点的数据时。

本文将对这两种模型进行详细的探讨，分析它们的理论基础、应用场景以及在实际研究中的价值。

一、门槛模型概述门槛模型（Threshold Model）是一种非线性回归模型，它假设因变量与自变量之间的关系在不同的区间内具有不同的表现形式。

这种模型特别适用于描述那些在某个临界点或门槛值前后发生显著变化的现象。

例如，在经济学中，收入达到一定水平后，消费习惯可能会发生显著变化；在教育心理学中，学生的学习成绩可能会随着投入学习时间的增加到达一个瓶颈期，之后即便再增加学习时间，成绩提升也不再显著。

门槛模型的关键在于确定门槛值的位置以及不同区间内的函数形式。

通常，研究者可以通过数据拟合和统计检验来确定最佳的门槛值。

一旦门槛值确定，就可以使用标准的回归分析方法来估计每个区间内的参数。

二、断点回归概述断点回归（Regression Discontinuity Design，简称RDD）是一种准实验设计方法，用于估计某个处理或干预在断点处的因果效应。

与门槛模型相似，断点回归也关注变量间的非线性关系，特别是那些在处理或干预前后发生突变的情况。

然而，与门槛模型不同的是，断点回归更侧重于利用自然实验或政策实施产生的断点来识别因果效应。

在断点回归设计中，研究者通常假设处理或干预对断点附近的观测值有相似的影响，但对断点两侧的观测值有不同的影响。

通过比较断点两侧的数据变化，研究者可以估计出处理或干预的净效应。

这种方法在政策评估、教育研究和公共卫生等领域具有广泛的应用。

三、门槛模型与断点回归的比较尽管门槛模型和断点回归都关注变量间的非线性关系，但它们在理论基础、应用场景和分析方法上存在一些差异。

断点回归控制变量回归系数
断点回归（Regression Discontinuity Design，RDD）是一种非实验性的研究方法，用于估计一个变量对另一个变量的因果效应。

在断点回归中，如果一个变量在某个特定的阈值处发生跳跃，那么我们可以通过观察这个跳跃点附近的观察值来估计该变量的效应。

控制变量（Control Variables）在回归分析中用于帮助估计自变量对因变量的影响，并控制其他可能的干扰因素的影响。

控制变量的选择应基于理论和研究的假设，并能够解释因变量的变异。

控制变量回归系数（Control Variable Regression Coefficients）是指在回归分析中，控制变量对因变量的影响程度。

控制变量的回归系数可以用于估计其效应的大小和方向，以及检验其是否显著。

在断点回归中，控制变量回归系数的解释和常规回归分析中的解释类似。

如果一个控制变量在断点附近的回归系数显著，那么可以认为该控制变量对因变量有显著影响。

同时，通过比较控制变量在断点附近和非断点附近的回归系数，可以评估该控制变量对因变量的因果效应。

需要注意的是，在断点回归中，控制变量的选择和回归系数的解释应谨慎。

由于断点回归是一种非实验性的研究方法，因此无法完全排除其他干扰因素的影响。

因此，在解释控制变量回归系数时，应考虑到其他可能的干扰因素，并进行充分的讨论和检验。

断点回归法名词解释
断点回归法是一种可以用来应对数据和观测值之间的线性关系
的回归统计学方法。

其主要应用是在观测数据中模型化变量之间的关系，以捕捉变量之间的线性关系。

断点回归法是一种基于变量之间的有效回归，它通过将观测值映射到不同的值来确定断点，然后再用一条线形拟合所有断点，进而建立以变量之间的关系的模型。

断点回归的主要目的是将数据分组，以便能够更好地探索数据之间的关系。

该方法是将观测量分组，然后用最为适当的断点来分组。

断点的挑选非常重要，因为有些断点可能会更有效地捕捉回归方程的趋势，而有些断点可能会给模型带来麻烦。

断点回归法可以被用来预测结果，对比单变量回归模型，断点回归可以更准确地预测并识别数据之间的关系。

当数据之间存在重大变化时，断点回归可以有效地识别出数据的变化，因为它允许在变量之间使用不同的断点。

与单变量回归模型相比，断点回归法更有可能穿过重要的断点点，从而可以更准确地模拟复杂的数据回归。

断点回归法还可以应用于反应可能在某一特定断点处突然发生
变化的过程。

例如，对于探究学校环境对学习成绩的影响，断点回归可以帮助我们发现一个突变点，这一点表明在此断点处学校环境与学生成绩之间的关系发生了突变。

断点回归法可以帮助我们深入探究变量之间的关系，可以更准确地预测结果，也可以帮助我们发现和识别重大变化点。

因此，断点回归法被认为是一种有效的统计学方法，可以帮助我们研究数据之间的
关系，并可以有效解决一些复杂的统计学问题。