Прокси (статистика)

Переменная, используемая вместо другой переменной

В статистике заместитель или прокси - переменная — это переменная , которая сама по себе не имеет прямого отношения к делу, но которая служит вместо ненаблюдаемой или неизмеримой переменной. ^[1] Для того чтобы переменная была хорошим заместителем, она должна иметь тесную корреляцию , не обязательно линейную, с интересующей переменной. Эта корреляция может быть как положительной, так и отрицательной.

Прокси-переменная должна быть связана с ненаблюдаемой переменной, должна коррелировать с возмущением и не должна коррелировать с регрессорами после того, как возмущение будет взято под контроль.

Примеры

В социальных науках часто требуются косвенные измерения для замены переменных, которые нельзя измерить напрямую. Этот процесс замены также известен как операционализация . Валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения часто используется в качестве косвенных показателей для показателей уровня жизни или качества жизни . Монтгомери и др. изучают несколько используемых косвенных показателей и указывают на ограничения каждого из них, заявляя: «В бедных странах нельзя ожидать, что ни одна эмпирическая мера не отразит все грани концепции дохода. Мы считаем, что потребление на одного взрослого человека является лучшим показателем среди тех, которые собираются в ходе перекрестных обследований». ^[2]

Фрост приводит несколько примеров прокси-переменных: ^[3]

Смотрите также

• Инструментальная переменная
• Скрытая переменная
• Эксплуатация
• Прокси (климат)

Ссылки

1. Аптон, Г., Кук, И. (2002) Оксфордский словарь статистики . OUP ISBN  978-0-19-954145-4
2. Марк Р. Монтгомери, Мишель Граньолати, Кэтлин Берк и Эдмундо Паредес, Измерение уровня жизни с помощью косвенных переменных, Демография, т. 37 № 2, стр. 155-174 (2000). (получено 9 ноября 2015 г.)
3. Джим Фрост, Прокси-переменные: хороший близнец вмешивающихся переменных, 22 сентября 2011 г. (извлечено 9 ноября 2015 г.)

• Toutenburg, Helge; Götz Trenkler (1992). «Переменные-посредники и доминирование среднеквадратической ошибки в линейной регрессии». Журнал количественной экономики . 8 : 433–442.
• Шталекер, Питер; Гётц Тренклер (1993). «Некоторые дальнейшие результаты использования прокси-переменных в прогнозировании». Обзор экономики и статистики . 75 (4). Издательство MIT: 707–711. doi :10.2307/2110026. JSTOR  2110026.
• Тренклер, Гётц; Питер Шталекер (1996). «Отбрасывание переменных против использования прокси-переменных в линейной регрессии». Журнал статистического планирования и вывода . 50 (1). NORTH-HOLLAND: 65–75. doi :10.1016/0378-3758(95)00045-3.