回歸分析 控制變量

解釋力還是很微弱

學(xué)科帶頭人是一名高手。講的很明白。

真地把俺當(dāng)大蝦了？實在不好意思，俺和諸位一樣，小白一個，只是剛好思考過這類問題，地地道道的一知半解！俺還是不要誤導(dǎo)大家了。

chyshl 發(fā)表于 2010-10-1 23:40
在下是這么理解的，不一定正確，歡迎拍磚。
各種回歸中因變量不用說了，自變量嗎，有研究者希望研究的因素 ...

學(xué)習(xí)了，謝謝

chyshl 發(fā)表于 2010-10-2 09:44
再說一遍，不一定正確，自己的理解而已。
有些自變量>0.05,說明有它沒它對模型的解釋能力沒影響，這種情況 ...

采用逐步分析法，是不是在回歸分析前不用檢驗各個自變量之間的相關(guān)性？

長天一笑 發(fā)表于 2012-4-7 13:10
采用逐步分析法，是不是在回歸分析前不用檢驗各個自變量之間的相關(guān)性？

在下認(rèn)為不用吧？逐步回歸是反復(fù)篩選的。感覺即便是進(jìn)入法也沒必要檢查單個影響因素的間的相關(guān)性，因為如果共線性明顯，系統(tǒng)會自動刪除的，起碼STATA是如此。

chyshl 發(fā)表于 2012-4-7 19:50
在下認(rèn)為不用吧？逐步回歸是反復(fù)篩選的。感覺即便是進(jìn)入法也沒必要檢查單個影響因素的間的相關(guān)性，因為如 ...

謝謝。

事實一般也就是當(dāng)成自變量來做就行，前幾天我們replicate O’Neill, J. and D. O’Neill, “What Do Wage Differentials Tell Us about Labor Market Discrimination?”
老師給的command是1. First run a regression where the only explanatory variable is black to get the raw log wage differential and its standard errors. Is it statistically significant?
  reg lropc00 black if hispanic==0;
2. Next add some demographic variables:
  reg lropc00 black age00 msa ctrlcity north_central south00 if hispanic==0;
3. Then add AFQT scores:
reg lropc00 black

有用！

非常好