Прокси (статистика)

В статистика, прокси или прокси-переменная - это переменная, которая сама по себе не имеет прямого отношения, но служит вместо ненаблюдаемой или неизмеримой переменной. 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 относиться к ненаблюдаемой переменной, должна коррелировать с возмущением и не должна коррелировать с регрессорами после того, как возмущение контролируется.

В социальных науках, прокси-измерения часто требуются для замены переменных, которые нельзя измерить напрямую. Этот процесс ожидания также известен как ввод в действие. На душу населения ВВП часто используется в качестве заменителя для показателей уровня жизни или качества жизни. Montgomery et al. изучить несколько используемых показателей и указать ограничения для каждого из них, заявив: «В бедных странах нельзя ожидать, что ни один эмпирический показатель отобразит все аспекты концепции дохода. По нашему мнению, потребление на одного взрослого является лучшим показателем среди этих показателей. собираются в рамках перекрестных опросов. "

Аналогичным образом, страна происхождения или место рождения могут использоваться в качестве прокси для расы, или наоборот.

Frost приводит несколько примеров косвенных переменных: Ширина годичных колец: пример для исторических условий окружающей среды; ВВП на душу населения: показатель качества жизни; Индекс массы тела (ИМТ): приблизительный показатель истинного процентного содержания жира в организме; количество лет образования и / или средний балл: показатель когнитивных способностей; спутниковые снимки цвета поверхности океана: пример глубины, на которой свет проникает в океан на больших площадях; изменения роста в течение фиксированного времени: показатель уровня гормонов в крови.

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

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

• Тутенбург, Хельге; Гётц Тренклер (1992). «Прокси-переменные и преобладание среднеквадратической ошибки в линейной регрессии». Журнал количественной экономики. 8 : 433–442.
• Шталекер, Питер; Гётц Тренклер (1993). «Некоторые дальнейшие результаты по использованию прокси-переменных в прогнозировании». Обзор экономики и статистики. MIT Press. 75 (4): 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. СЕВЕРНАЯ ГОЛЛАНДИЯ. 50 (1): 65–75. doi :10.1016/0378-3758(95)00045-3.

.