固定効果モデルの診断モデルの診断とは、回帰分析などのモデルを推定した後に、モデルが適切かどうかチェックする作業のことである。データの分布のチェックもモデルの診断も、適切なモデルを選ぶための探索的な作業である。ただし、データの分布の探索が事前のチェックであるのに対して、モデルの診断は事後的なチェックである、という点で異なる。 モデルの診断はしばしば軽視されがちだが、正しいモデルを見つけるために、とても重要なので適切なモデルの目星がついてきたら、手を抜かずに必ずやってほしい。 1 Assumptions: OLS の大前提 OLS でモデルを推定する場合、以下のような条件が大前提として満たされていないと、正確な推定にならないことが知られている。 \(\mathrm{E}(\epsilon_{it} | X) = 0\). 残差の期待値は X の値にかかわらず常にゼロ。 \(\mathrm{E}(\epsilon_
