以前只知道算回归系数的话，要么直接去解
，要么就是做qr分解，要么就是梯度下降。
今天重温Mostly Harmless Econometrics （36页，脚注）才发现还有一个小的技巧：
当然大多数情况下这也没啥帮助，因为要先算残差，比如有三个x的话要先算出来有两个x的时候的残差。可是在除了x只有一个虚拟变量的时候就很管用了，可以直接算出来x的系数，因为y~(0,1)这样的回归系数直接就是1和0两个组的均值差，这样就可以很方便的算残差了。
mark。
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Tag: econometrics
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Causal Inference?
只是习惯性的刷feedly(不再是google reader)的时候刷出来Andrew的这篇post...
看到Heckman的时候眼睛顿时一亮。嗯，这是怎么个情况？谁来给我讲讲这里面的宿怨？
然后顺藤摸瓜的，就跑到Rubin causal model那里去了。一直对econometrics宣称的causality有所顾虑，但是没想到这东西居然还在各个领域被发扬光大（越来越体会到economist开山收徒弟的威力）。先不管这个东西的基础到底如何，从实用的角度确实符合了大众的需求——要不这些人早就失业了吧？
但是从实践来看，无论是随机试验还是RD之类的，总是有各种各样的问题，总让我对casual inference的信心越来越低...有的时候，只能一句“呵呵”打发了...
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R的outreg：输出回归结果表格via stargazer
大概被这个问题折磨的最多的人就是搞econometrics的人吧...熟悉stata的人应该都很喜欢outreg这个功能，而R里面就麻烦得多。以前一直写一个outreg()的函数来搞定这件事儿，现在看来有更方便的方法了——stargazer这个包。什么AER、QJE之类的完全不在话下。
这个包支持这些对象：
lm, glm, svyglm, plm, betareg, gee, gam, polr, survreg , coxph, tobit (AER), ivreg (AER), zeroinfl (pscl), hurdle (pscl), multinom (nnet), as well as their implementations in Zelig
还支持这些期刊的表格格式：
American Economic Review, in the Quarterly Journal of Economics, or in Administrative Science Quarterly. Political scientists can avail themselves of templates based on the American Political Science Review, the American Journal of Political Science, and on International Organization. For sociologists and demographers, the American Sociological Review, the American Sociological Reviews and Demography are available.
该收收了吧，哈哈。