多元线性回归分析(清风建模学习笔记) |
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总体概述:回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具,绝大多数的数据分析问题,都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是通过研究自变量X和因变量Y的相关关系,尝试去解释Y的形成机制,进而达到通过X去预测Y的目的 回归分析:研究X和Y相关性的分析(相关性≠因果性) 常见的回归分析有:线性回归、0-1回归、定序回归、计数回归和生存回归,其划分的依据是因变量y的类型。 Y的类型: X的含义: 回归分析的使命: 回归分析的分类: 数据的分类: 横截面数据:在某一时点收集的不同对象的数据。 时间序列数据:对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。 面板数据: 横截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据资源。不同数据的处理: 一元线性回归:即为拟合 对于线性的理解: 可用excel对数据进行预处理 回归系数的解释: 内生性的探究 核心解释变量和控制变量: 什么时候取对数? 取对数的好处: (1)减弱数据的异方差性(2)如果变量本身不符合正态分布,取 了对数后 可能渐近服从正态分布( 3 )模型形式的需要,让模型具有经济学意义。四类模型回归系数的解释 虚拟变量的解释: 多分类的虚拟变量的设置: 为了避免完全多重共线性的影响,引入虚拟变量的个数一般是分类数减1,另外一个为对照组。 含有交互项的自变量:回归实例: 操作步骤: stata软件: 第一步:导入数据 第二步:数据描述性统计 要将得到的表格复制到excel表中,进行后期处理再放入论文中 stata回归的语句: 加入虚拟变量: 其中表格为方差分析表,具体含义见视频第四节。 拟合优度R²较低怎么办: 标准回归化系数: Stata标准化回归命令 : excel操作步骤: 使用OLS时,扰动项μ需要满足的条件: 异方差: 检验异方差:
异方差的处理方法: 多重共线性: 检测: 处理方法: 逐步回归法分析: Stata实现步骤: 完全多重共线性的错误: 向前逐步回归所得结果: 向后逐步回归所得结果: 逐步回归的说明: |
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