自变数之间若有相关，可能是资料的问题, 也就是资料的范围太小， 造成变数之间相关性高。所以通常用VIF来检定 但是你讲的2SLS的情形是某个自变数是其它自变数的函数 甚至是依变数既被自变数解释又可以解释该自变数 这时候就要去找一些外生性变数来解释该自变数 Logistic 或 Probit 回归在Stata都可以用2-stage的方法 但是要先做Hausman检定看看是否真的需要2-stage ※ 引述《Motorado (摩托小拉多)》之铭言： : 各位大家好，我最近遇到了一个问题， : 由於我不是计量经济背景， : 所以以下的问题可能会有点好笑就是了 orz : 就是在计量经济中提到， : OLS在估计时可能会因simultaneity(同时偏误)的问题而使得估计有biased， : 所谓simultaneity就是因果的问题， : ex：鸡与鸡蛋的价格，如果鸡蛋很多， : 　　鸡价可能会跌；如果鸡蛋很少，那鸡价可能会提高。 : 　　但这样可能会有因果谬误，可能是鸡价变高，所以就会多养鸡， : 　　然後造成鸡蛋变多。 : 问题一：那我想问在logistic regression中应该也会有这个问题吧？ : 问题二： : 我们老师有提到，这可以用2SLS来解决，或者用instrument variable来解决， : 但我估狗的老半天，我还是不大懂， : 不知道是否有板有可以推荐我ㄧ些reference， : 我可以来猛K一番... orz : 先谢谢各位的回答喔！ --

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