多元回归，一次的，quadratic models, models with interaction terms 优缺点。

gdsall

2943

收藏 2011-09-17

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多元回归，分析去看病的次数，和年龄的关系。

1。一次的模型（没有多次的项）
去看病=截距+年龄+男性（dummy)+……

2。quadratic models
去看病=截距+年龄+年龄^2+男性（dummy)+……

3. models with interaction terms
去看病=截距+年龄35~49(dummy)+年龄50以上(dummy)+男性（dummy)+……+男性年龄35~49+男性年龄50以上

这三种模型的优点和缺点分别是什么，以及从什么地方分析（比如：R^2）

补充一下，模型是拿EVIEWS做的

加我Q也行692299636，谢咯~

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1，和2相比只是一个是线性分析，一个是二次拟合，2表示年龄的方差对回归的贡献，而第三个模型相比强两个mixon个更全名，讲年龄进行划分是一个很有意义的事情。同事第三个划分，男性*粘性35~49，突出这个年龄的男性得病率。当然也可以参考R方，以及系数的显著性来选择，但看模型，建议选第3个。本文来自: 人大经济论坛悬赏大厅版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1180627&page=1&fr ...

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林华

2011-9-17 19:51:42

1，和2相比只是一个是线性分析，一个是二次拟合，2表示年龄的方差对回归的贡献，而第三个模型相比强两个mixon个更全名，讲年龄进行划分是一个很有意义的事情。
同事第三个划分，男性*粘性35~49，突出这个年龄的男性得病率。
当然也可以参考R方，以及系数的显著性来选择，但看模型，建议选第3个。

本文来自: 人大经济论坛悬赏大厅版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=2785393

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林华

2011-9-20 13:41:30

1，和2相比只是一个是线性分析，一个是二次拟合，2表示年龄的方差对回归的贡献，而第三个模型相比强两个mixon个更全名，讲年龄进行划分是一个很有意义的事情。
同事第三个划分，男性*粘性35~49，突出这个年龄的男性得病率。
当然也可以参考R方，以及系数的显著性来选择，但看模型，建议选第3个。

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