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方差分解（Variance decomposition）

0 基本概念

1 概述

1.1 原理

2 实现步骤

2.1 定义解释变量类别（Defining categories of explanatory variables ）

2.2 初始数据选择（Initial data selection）

2.3 识别可能子样本（Identifying possible subsamples）

2.4 数据清洗（Data cleaning ）

2.5 模型规格和估计（Model specification and estimation ）

方法一：最大似然估计的多级建模

方法二：贝叶斯框架下MCMC估计的多级建模

参考

方差分解（variance decomposition）是一种用于量化不同因素对总体方差贡献程度的统计方法。它在经济学、计量经济学、金融学、社会科学和工程领域广泛应用，尤其在面板数据分析、多层级建模（Hierarchical Modeling）、时间序列分析和因果推断中。其核心思想是将总方差拆解为不同来源的部分，以识别主要驱动因素。

方差分解（variance decomposition）通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。

0 基本概念

方差（variance） 是统计学中用来衡量数据集合中数值分散或离散程度的一种统计量。它表示了数据点与数据集合均值之间的差异程度，即数据的分散程度。方差越大，表示数据点更分散，而方差越小，表示数据点更集中。 方差分解如下：

1 概述

1.1 原理