在面板数据回归中，下面哪一个不是个体固定效应的处理办法：
A: 时间中心化
B: 个体中心化
C: 加入n-1个虚拟变量
D: 前后两期数据做差分
A: 时间中心化
B: 个体中心化
C: 加入n-1个虚拟变量
D: 前后两期数据做差分
举一反三
- 对于包含个体固定效应的面板数据模型的参数估计，正确的说法有 A: 如果T=2，可以用差分的方法消除固定效应来估计未知参数 B: 可以用广义最小二乘方法来估计未知参数 C: 可以加入T-1个虚拟变量来消除个体固定效应 D: 可以用个体中心化的方法消除个体固定效应
- 在只有两期的面板数据中： A: 中心化方法是最好的 B: 加入（n-2）个二值变量的方法是最好的 C: 两期做差的方法是最好的 D: 其余三个方法是一样好的
- 在固定效应回归模型中，当模型包含截距项时，用加入虚拟变量的方式处理个体固定效应时，应该去除一个个体的哑变量：
- 题干请见【案例分析题1】。【案例分析题1-2】表2做了什么工作？（ ） A: 混合面板数据模型回归 B: 个体固定效应面板数据模型within回归 C: 个体固定效应面板数据模型LSDV回归 D: 个体随机效应面板数据模型回归 E: 时点固定效应面板数据模型回归 F: 时点随机效应面板数据模型回归 G: 个体时点固定效应模型数据模型回归 H: 个体时点随机效应面板数据模型回归 I: 区域固定效应面板数据模型回归
- 中国大学MOOC: 在面板模型中，通过“个体中心化” 算法控制个体固定效应时，各变量的各个观察值需减去的该变量“均值”是指：