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。
遗漏变量偏误第4章。遗漏变量偏误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。
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。
这个肯定，这么肯定好是奇怪，
这种事情要去问自己的辅导员
完全可以，这都是小事儿
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
不可以的。自变量和因变量，它们是相互对应的，一个因变量对应一个自变量，不可以自变量去对应多个因变量的。函数中一个自变量只能对应一个因变量，否则就不是函数了。
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析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究，要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面，将同质性在数量上的差异暂时略去。定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
需要设置虚拟变量，也叫哑变量。
将定量变量转换为定性变量的方法为：分区间（Binning），包括等宽分区间以及自适应分区间。
1、等宽分区间（Fixed-Width Binning）：可以用pandas的cut()方法自己设定区间范围。
等宽分区间的缺点是：落在某个区间中的数据点的数目不一定是均匀的，因此可能会得到不规则的区间。一些区间中的数据可能会非常的密集，一些区间则会非常稀疏甚至是空的。因此，自适应分区间方法是一个更安全的策略。
2、自适应分区间（Adptive Binning）：使用数据的四分位数来确定区间范围，这样确保每个区间内的数据个数是相同的。
扩展资料
要对定量变量进行转换的原因：大多数情况下，可以直接使用定量变量。但是有时候，特征和目标之间不呈线性关系。比如说年龄和收入之间的关系，当人年轻时，收入通常会稳步上升，但到了一定年纪之后，收入便开始降低。
当然可以用非线性模型来拟合数据，但是这样会把模型弄得很复杂。因此比较好的做法是在数据准备的阶段就对定量变量做分箱处理（Binning，也称为分区间）。在对定量变量分箱处理之后，还要再将其转换为虚拟变量或对其进行WOE转换
参考资料来源：
百度百科——定性变量
百度百科——定量变量
1、“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).” 是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v); 确定（u,v）.从而确定z,这不就是由（x,y）至 z的映射了吗.所以此时x,y 为自变量,u,v为中间变量 z为因变量。 2、x=f(u,v);y=g(u,v); 可转化为u=m(x,y),v=w(x,y) .从而z=h(m(x,y),w(x,y)),即z=z(x,y).这样你看“u=m(x,y),v=w(x,y),z=z(x,y)” 不就有了 u,v为自变量,x,y中间变量,z因变量。 3、其实x,y,z,u,v谁为自变量,谁为因变量,谁为中间变量都无定论。
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：