自變數之間若有相關，可能是資料的問題, 也就是資料的範圍太小， 造成變數之間相關性高。所以通常用VIF來檢定 但是你講的2SLS的情形是某個自變數是其它自變數的函數 甚至是依變數既被自變數解釋又可以解釋該自變數 這時候就要去找一些外生性變數來解釋該自變數 Logistic 或 Probit 迴歸在Stata都可以用2-stage的方法 但是要先做Hausman檢定看看是否真的需要2-stage ※ 引述《Motorado (摩托小拉多)》之銘言： : 各位大家好，我最近遇到了一個問題， : 由於我不是計量經濟背景， : 所以以下的問題可能會有點好笑就是了 orz : 就是在計量經濟中提到， : OLS在估計時可能會因simultaneity(同時偏誤)的問題而使得估計有biased， : 所謂simultaneity就是因果的問題， : ex：雞與雞蛋的價格，如果雞蛋很多， : 　　雞價可能會跌；如果雞蛋很少，那雞價可能會提高。 : 　　但這樣可能會有因果謬誤，可能是雞價變高，所以就會多養雞， : 　　然後造成雞蛋變多。 : 問題一：那我想問在logistic regression中應該也會有這個問題吧？ : 問題二： : 我們老師有提到，這可以用2SLS來解決，或者用instrument variable來解決， : 但我估狗的老半天，我還是不大懂， : 不知道是否有板有可以推薦我ㄧ些reference， : 我可以來猛K一番... orz : 先謝謝各位的回答喔！ --

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