Partial Correlations in Regression Computations
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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回归计算中的偏相关
- 研究问题
- 研究如何从回归系数及其标准误简便计算偏相关，并用偏相关理解不同解释变量与扰动独立性假设下的估计关系。
- 方法与思路
- 作者提出由相应回归系数和标准误计算因变量与某个解释变量偏相关的方法，再讨论其在比较不同设定估计值时的用途。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称偏相关可以通过已有回归输出简便获得，并可帮助确定不同变量独立性假设下各估计结果之间的关系。
- 阅读关注点
- 应核对计算关系需要哪些自由度与标准误定义，以及替代独立性假设如何改变估计；还应区分偏相关与因果效应。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，具体计算公式与模型条件未说明，无法据此判断内生性处理是否有效或识别是否成立。
原文摘要
The partial correlation between the dependent variable and the k-th independent variable in a regression can be calculated simply from the k-th regression coefficient and its standard error. Partial correlations are useful in determining relations among the estimates obtained under alternative assumptions about which variables in a regression are independent of the disturbances.