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14853 20
2011-05-27
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probit回归中含有交乘项,貌似交乘项很难显著?
基本回归没有问题,一加入交乘项,交乘项没有一个显著。换了超过10个hypothesis了。难道一定要用Ai and Norton(2003)的方法。曾经试过这个方法,因为样本太大,6个小时没有出结果,就关掉程序了。

大家有什么关于probit回归中含有交乘项的经验吗?
非常感谢!

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*若要各估计系数与定义式各系数的符号一致,可试以下过程(各系数均显著): clear set ob 1000 set se 10000 g x1=rnormal() g x2=rnormal() g x3=rnormal() g w=rnormal()=-rnormal()) *或 g z=(0.8+x1+2*x2+3*x3+4*w+5*c.x1#w>=rnormal()) prob y x* w c.x1#w *或 prob z x* w c.x1#w
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2011-5-27 02:34:25
econfj 发表于 2011-5-27 20:07 2)出来probit回归的系数分别大约是-0.8,-1,-2,-3,-4,为什么是负数,不是0.8,1,2,3,4.
*若要各估计系数与定义式各系数的符号一致,可试以下过程(各系数均显著):

clear
set ob
1000
set se 10000
g x1=rnormal()
g
x2=rnormal()
g
x3=rnormal()
g
w=rnormal()<0
g y=(0.8+x1+2*x2+3*x3+4*w+5*c.x1#w>=-rnormal())
*或
g z=(0.8+x1+2*x2+3*x3+4*w+5*c.x1#w>=rnormal())

prob y x* w c.x1#w
*或
prob z x* w c.x1#w
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2011-5-27 02:47:26
不懂你在搞什么
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2011-5-27 06:58:44
econfj 发表于 2011-5-27 02:34 probit回归中含有交乘项,貌似交乘项很难显著?
基本回归没有问题,一加入交乘项,交乘项没有一个显著。换了超过10个hypothesis了。难道一定要用Ai and Norton(2003)的方法。曾经试过这个方法,因为样本太大,6个小时没有出结果,就关掉程序了。
大家有什么关于probit回归中含有交乘项的经验吗?
你的交乘项是什么变量(变量的性质:离散?连续?)的交乘?
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2011-5-27 07:07:12
econfj 发表于 2011-5-27 02:34 probit回归中含有交乘项,貌似交乘项很难显著?
基本回归没有问题,一加入交乘项,交乘项没有一个显著。换了超过10个hypothesis了。难道一定要用Ai and Norton(2003)的方法。曾经试过这个方法,因为样本太大,6个小时没有出结果,就关掉程序了。
大家有什么关于probit回归中含有交乘项的经验吗?
***考虑以下过程(若你的数据的真实生成过程如模型所言,则可以实现各系数都显著):

clear
set ob 1000
set se 1000
g x1=rnormal()
g x2=rnormal()
g x3=rnormal()
g y=(0.8+x1+2*x2+3*x3+4*c.x1#c.x2<=rnormal())

prob y x* c.x1#c.x2
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2011-5-27 20:07:40
4# sungmoo
sungmoo,感谢你!
一个必须是离散变量,另外一个可以是离散变量也可以说连续变量,离散变量最好,我现在用的是离散变量。不论基本回归中的离散变量还是两个离散变量的交乘项,取1的比例都不大,不会超过5%。实际数据如此。不知道这个数据特征会有什么问题吗?

基本回归 probit y x1 x2 x3
有交乘项的回归 probit y x1 x2 x3  (x1*w)  w

新引进的变量是w, (x1*w)是x1和w的交乘项。有交乘项的回归的模型设定有问题吗?w是一定要加的,对吧?


我运行了一下程序,可以运行。有两点不明.
1)g y=(0.8+x1+2*x2+3*x3+4*c.x1#c.x2<=rnormal())
c.x1#c.x2是x1和x2的交乘项,“<=rnormal()”的运算顺序是?看不懂这个语句的符号的先后顺序。
2)出来probit回归的系数分别大约是-0.8,-1,-2,-3,-4,为什么是负数,不是0.8,1,2,3,4.
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