为了做出有效的推断，我们假设误差方差是恒定的 – 如果不是，我们冒着做出错误推断的风险（没有偏差，只影响 SE，补救措施：稳健的 SE）
Y也影响Xclash订阅设置，则我们具有内生性，这将导致估计量有偏。虚拟变量和交互虚拟变量
X2 的效应clash订阅设置，。内置假设X1 对所有观测值具有相同的效应。交互放宽这种假设的一种方法是允许效果变化clash订阅设置。
• 效果很难从输出中立即判断（正面或负面）• 边际效应不是恒定的 – 任何关于效果的陈述都取决于 x 值
当我们通过检验假设的方式检验理论时，我们使用F 检验。在进行预测时clash 是干什么用的，我们希望使用 BIC 来区分模型。
Akaike 信息准则和贝叶斯信息准则AIC 和 BIC 都反映了数据拟合的程度以及包含的解释变量的数量（复杂性）。当数据拟合更好时，度量会下降 。当添加更多变量时，度量会上升，较低的值更好。clclash订阅设置ash 是干什么用的
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