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当遗漏变量与解释变量不相关时，OLS得到的估计量仍然是一致的，只是会影响OLS估计的精确度，此时不需要过度关注遗漏变量问题；如何因素由于不可观测而未被纳入模型中，且这些因素与X是有相关性的，这个时候就存在内生性问题了。根据上一条学习笔记的分析可知，内生性问题会导致估计量的不一致估计，此时的估计结果就不可信了。也就是说，遗漏变量与解释变量不相关——仍是一致估计量——不影响研究结论；遗漏变量与解释变量相关——内生性问题——估计量不一致——估计结果不可信——研究结论存疑。
妩媚的撕纸座
内生性三个来源是遗漏变量偏差，测量误差，反向因果
1、遗漏变量偏差，这是指模型中漏掉了一个或几个重要的解释变量，且这些被遗漏的解释变量与模型的解释变量相关。你可以这样理解，本来在一个回归中，有一个重要的解释变量，但你没有把这个解释变量放进模型，这意味着这个变量会自动被包含进扰动项中。
如果这个被遗漏的解释变量与模型已有的解释变量不相关，那估计依然是无偏的。但是如果被遗漏的变量与没有被遗漏的变量相关，这就会造成解释变量与扰动项相关，也就是内生性问题的定义。
2、测量误差。对于一个变量X，我们仅能观测到其中能够观测到的部分，比如X1，而对于X无法观测到的部分X2（X=X1+X2，这里的意思是X由可观测的X1和不可观测的X2两部分组成），就被自然地放到了误差项。那么X2是否与其他解释变量相关就不确定了，如果相关，就造成解释变量与误差项相关，也就是内生性问题。
3、反向因果。当至少一个解释变量倍确定为被解释变量的函数，反向因果就出现了。如果解释变量X被部分地确定为被解释变量Y的函数，这意味着X与Y相关，而Y与误差项相关，因此，X与误差项相关，回到内生性的定义。举个例子，公司的某项投资会影响公司绩效，但反过来，公司的绩效也会影响公司的该项投资，因为绩效好意味着公司有更多的钱来进行这种投资。
用RAPD分析行吗？论文应当是需要的方向才需要做，像你说的“叶长，匍匐茎长，绿期”这些观察指标如果遗传距离分析结果不一致怎么办？个人觉得并行观察指标应当少一些，
手机专用 5人参与回答 2023-12-07 那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
幼幼熙熙 2人参与回答 2023-12-08 那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
xiaoyizhu8 3人参与回答 2023-12-11 这个肯定，这么肯定好是奇怪，
末末很烦躁 3人参与回答 2023-12-08 定性方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分
雪蓝的枫叶 3人参与回答 2023-12-10 
