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做逻辑够楼主感受一样,可以联系计量的很多东西。
1. 使用regression来归因就会遭遇遗漏变量的问题。举个栗子,比较两种滑雪器具的事故率(因变量),自变量首先是两种器具分类变量。但是还不够,必须至少控制两者器具的使用范围,甚至还需要控制时间;再举个栗子,如何衡量员工的工作能力(此时可当作因变量),自变量除了包括计件工作耗时外,还应该包括工作难易程度。换种理解方式,因为工作能力是一个不可观察的变量(latent variable), 工作耗时的variation 并不能完全cover工作能力的variation。还可以进一步理解成存在困难的工作被分配给工作能力强的人,所谓的self-selection biass,所以需要控制工作难易程度。
医学中的inference 常常会面临right censoring issue, survival bias,这种在GMAT也会遇上。
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