#刘宇0824生日快乐#
这两点结论直接表明，由于回归方程中的确定性因素的设定错误，研究者可能无法拒绝单位根的原假设，太少或太多的回归变量都可能导致无法拒绝存在单位根的原假设。如何能够知道在检验过程中是否应该包含一个漂移或者时间趋势呢？关键问题在于，对单位根的检验是以确定性回归变量的存在为前提的，而对确定性回归变量的检验又是以单位根的存在为前提的。虽然我们不能确定在经济模型中所包含的真实回归变量，但仍有一些有用的准则需要遵循。

数据的“欺骗性”
大数据时代似乎意味着任何事情都可以依据其数据窥见其内在信息，然却往往忽略其使用者的背景以及目的。最近奥运会奖牌榜美国的独树一帜排榜顺序遭受一片哗然。数据还是那个数据，客观真实，然使用者基于不同目的数据呈现形式，却能有另一番情景。一切为目的服务的思想以及做法，本无可厚非，然超过底线的滥用，却是显得很不厚道。所以要做到不被数据所作用，除了保持清醒头脑之外，还更应有自己理性的思考。
现在经济研究范式要理论正确以及经济数据佐证并存。然被数据佐证的结论是否就是正确的，与统计学假设检验不能拒绝原假设一样，是没有底气的。不拒绝并非就是接受。有这样一个案例，某政府提高最低工资水平，某研究者采用数据佐证了其提高最低工资标准能够提升就业率（然按经济理论而言，应该是失业率增加）。所以说，如果结论的正确性的佐证依赖于特定数据，那么这个结论就值得商榷。
数据会骗人，所以使用数据者，尤其是看那些基于数据佐证的某些结论时，更应该擦亮眼睛，不然，很容易被其左右，犯下错误。
注：图片来自网络。

#stata#
救救全是重点的孩子 身边没有人可以解答已经想到走火入魔了[泪][泪][泪]
请问有谁知道在stata做白噪声检验的时候 最后要和chi-square进行比较来确定是否拒绝原假设 这个卡方分布是单独输入的指令 还是直接通过输入白噪声指令下产生的？

输入了白噪声指令之后的卡方值是18.05 为啥answer里写的自由度4下的卡方值是9.48啊[骷髅]想到裂开都想不出啊啊啊啊