对识别组内的因变量进行标准化是否有意义?
以下工作文件(合法亚马逊地区的森林砍伐放缓;价格或政策?,pdf)使用标准化因变量来分析巴西一般政策变化对森林砍伐的影响。
标准化如下:
作者认为,这有助于“考虑城市内森林砍伐增量的相对变化”。作者在此使用面板数据的 FE 估计(第 12 页)。包括在新法律颁布后的每一年的政策后假人。
- 如果因变量以这种方式标准化,应如何解释系数?
- 标准化是否不是非正统的,因为它为群体/市镇随时间变化较小的观察结果赋予了更高的价值?
对识别组内的因变量进行标准化是否有意义?
以下工作文件(合法亚马逊地区的森林砍伐放缓;价格或政策?,pdf)使用标准化因变量来分析巴西一般政策变化对森林砍伐的影响。
标准化如下:
作者认为,这有助于“考虑城市内森林砍伐增量的相对变化”。作者在此使用面板数据的 FE 估计(第 12 页)。包括在新法律颁布后的每一年的政策后假人。
下面链接中的答案可能对第一个问题有所帮助。 标准化因变量和非标准化自变量
关于第二个问题:直觉上,您可能希望对标准差较低的组赋予更高的权重,因为这意味着该组的值不会跳动太多,因此更能代表真实值。