Перейдем теперь к панельным данным. И здесь модель бинарного выбора обычно связывается с наличием некоторой ненаблюдаемой (латентной) переменной y t и наблюдаемой индикаторной переменной yit такой, что [c.316]
В этом случае рассматривается функция правдоподобия, условная относительно некоторого множества статистик ti, которое достаточно для а . Это означает, что при заданных значениях этих статистик вклад i -го субъекта в правдоподобие уже не зависит от at. Таким образом, если f(yn,...,yiT ai,pi) - совместная вероятность значений индикаторной переменной для i -го субъекта, то [c.318]
Что представляют собой индикаторные переменные Зачем создаются переменные данного типа [c.548]
Неколичественные факторы Хд задают сочетания условий (качественной природы), в которых производилась фиксация каждого из наблюдений (экспериментальных значений) у и X, и описываются обычно с помощью так называемых индикаторных переменных. Среди индикаторных и сопутствующих [c.391]
Мы уже рассматривали модели такого рода в Главе 1, но только для данных, относящихся к одному-единственному моменту (периоду) времени ( ross-se tion data - данные в сечениях). Если исследование затрагивало п субъектов, то мы отмечали факт наличия или отсутствия некоторого интересующего нас признака у i -го субъекта при помощи индикаторной (бинарной) переменной у, которая принимает в i -м наблюдении значение yi. При этом у. = 1 при наличии рассматриваемого признака у i -го субъекта и у. = 0 - при отсутствии рассматриваемого признака у i -го субъекта. [c.313]