什么情况下某个变量的回归结果会显示omitted？

zyk325

111872

收藏 2012-05-10

我做一个回归，都用实际变量的时候没什么问题，但是把两个变量改为虚拟变量后，回归时有几个变量在std.dev处显示omitted，不知道是为什么……希望高人解答！谢谢！

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

全部回复

sungmoo

2012-5-10 16:11:30

完全共线性

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

zyk325

2012-5-10 16:16:53

sungmoo 发表于 2012-5-10 16:11
完全共线性

能具体说下吗？是显示omitted的几个变量之间是完全共线性还是说他们和别的变量存在完全共线性呢？谢谢！

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

woshiheye

2012-5-10 21:47:59

它跟其中的某一个变量之间有着很强的共线性，然后stata就自动把其中一个变量删除了。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

zyk325

2012-5-11 16:26:43

woshiheye 发表于 2012-5-10 21:47
它跟其中的某一个变量之间有着很强的共线性，然后stata就自动把其中一个变量删除了。

明白了~多谢！

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

木木草田

2016-1-18 23:17:12

sungmoo 发表于 2012-5-10 16:11
完全共线性

您好，出现这种问题可以怎么解决呢？

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

点击查看更多内容…

xddlovejiao1314

2016-1-19 00:28:06

木木草田发表于 2016-1-18 23:17
您好，出现这种问题可以怎么解决呢？

首先，出现这种情况可能有两种原因。一是自变量间严重多重共线性；二是自变量与因变量间回归系数太小太小，有时系统会omit它。出现第一种情况，可用主成份分析合并出现严重多重共线性的变量，然后再把公因子纳入模型。祝好运～

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

木木草田

2016-1-19 14:23:00

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 00:28
首先，出现这种情况可能有两种原因。一是自变量间严重多重共线性；二是自变量与因变量间回归系数太小太小 ...

好的，非常感谢~还有一个问题，就是对于股权性质我设置了三个虚拟变量x1,x2,x3，比如我的方程是y=a0+a1x+b1x1+b2x2+b3x3，然后我想加入一个新的变量X4，想看一下X4与股权性质的交互影响，这时候我可以用这个方程y=a0+a1x+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4吗?还是我需要设置交乘项？交乘项需要怎么设置呢？

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

xddlovejiao1314

2016-1-19 14:29:01

木木草田发表于 2016-1-19 14:23
好的，非常感谢~还有一个问题，就是对于股权性质我设置了三个虚拟变量x1,x2,x3，比如我的方程是y=a0+a1x+ ...

呵呵，调节效应/交互作用不是你这样设置的哈。比如你通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，那么在构建模型时就要写y=a0+a1x+b1x1+b2x2+b3x3+b4x3x4，相当于新建了一个变量x3*x4。祝好运~

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

xddlovejiao1314

2016-1-19 14:30:48

木木草田发表于 2016-1-19 14:23
好的，非常感谢~还有一个问题，就是对于股权性质我设置了三个虚拟变量x1,x2,x3，比如我的方程是y=a0+a1x+ ...

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

木木草田

2016-1-20 14:49:23

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 14:30
呵呵，调节效应/交互作用不是你这样设置的哈。比如你通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，那么在构建 ...

恩，好的，我是看一篇核心期刊上面的文章是这样写的，没有设置交乘项，我也就迷糊了。谢谢谢谢~

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Melinda!

2017-3-29 19:08:38

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 14:29
呵呵，调节效应/交互作用不是你这样设置的哈。比如你通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，那么在构建 ...

老师，我用FGLS做固定效应回归，结果常数项都被省略了，这个是怎么回事呀，对模型有效性有影响吗，谢谢老师

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

xddlovejiao1314

2017-3-29 19:57:36

Melinda! 发表于 2017-3-29 19:08
老师，我用FGLS做固定效应回归，结果常数项都被省略了，这个是怎么回事呀，对模型有效性有影响吗，谢谢老 ...

你代码里是不是包含了不要常数项？

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Melinda!

2017-3-30 10:10:52

xddlovejiao1314 发表于 2017-3-29 19:57
你代码里是不是包含了不要常数项？

没有呀，我的代码是这样的：encode province,gen(prov)
xtset prov year
sum
xtreg  io lnofdi lnagdp lnagdp2,fe
estimates store FE
xtreg  io lnofdi lnagdp lnagdp2,re
estimates store RE
hausman FE RE, constant sigmamore
xtreg  io lnofdi lnagdp lnagdp2,re r theta
xttest0
gen t= year-62
quietly xtreg io lnofdi lnagdp lnagdp2,r fe
xttest3
quietly xtgls io lnofdi lnagdp lnagdp2 i.prov t
xttest3
xtserial io lnofdi lnagdp lnagdp2,output
tab prov,gen(prov)
xtserial io lnofdi lnagdp lnagdp2 prov2-prov30 t
xtgls  io lnofdi lnagdp lnagdp2 i.prov,panels(cor) cor(ar1)
这是我从一开始做面板数据、检验异方差、序列相关，最后用FGLS的所有代码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Melinda!

2017-3-30 10:11:17

xddlovejiao1314 发表于 2017-3-29 19:57
你代码里是不是包含了不要常数项？

麻烦您帮忙看一下

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

xddlovejiao1314

2017-3-30 10:21:03

Melinda! 发表于 2017-3-30 10:11
麻烦您帮忙看一下

代码没有问题呢，我也不知道为何会出现这种情况。你去stata版块问问版主呢，他们比较厉害。看看能不能给予相应的建议。祝好运~

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Melinda!

2017-3-30 17:23:14

xddlovejiao1314 发表于 2017-3-30 10:21
代码没有问题呢，我也不知道为何会出现这种情况。你去stata版块问问版主呢，他们比较厉害。看看能不能给予 ...

好的好的，我去问问，很谢谢你，起码让我知道我的代码没有问题，嘿嘿

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

hyuyuxia

2018-10-29 11:33:28

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 00:28
首先，出现这种情况可能有两种原因。一是自变量间严重多重共线性；二是自变量与因变量间回归系数太小太小 ...

老师好，如何判断是因为多重共线性问题导致的自变量被Ommitted还是因为自变量回归系数很小导致被Ommitted的呢？我现在也算出现了这个情况。
我的模型是这样的：y=a0+a1*x1+a2*x1*x2+a3*dummy*x1+a4*dummy*x1*x2
关键自变量为x1。上述模型右边的第三项是x1和x2的乘积项，设置这个乘积项是想看下X2对X1作用于y的调节效应，x2是个连续的变量。然后设置第四项a3*dummy*x1是想看下不同地区，关键自变量X1对y的影响是否有区别，比如东部地区（假设dummy=1表示东部地区）相比其他地区（比如西部地区作为基准组），关键自变量X1对y的影响是否不同。设置第五项a3*dummy*x1*x2是想看下不同地区（即东部相对于西部地区）X2对X1作用于y的调节效应是否不同。
但现在出现了a3*dummy*x1和a4*dummy*x1*x2的回归系数a3和a4被ommited的情况。（见下表，如果没有加控制变量—第1列，则这两项没被ommitted,如果加上控制变量——第2列，则这两项就会被ommitted），第2列显示只有一个负号在表格中显示，这是因为共线性，还是因为回归系数太小呢，如何判断？期待老师的回复，谢谢！

	(1)	(2)
VARIABLES	y	y
X1	-0.208***	-0.205***
	(0.00909)	(0.00956)
Dummy1*X1	0.0685***
	(0.0120)
Dummy2*X1	0.160***
	(0.0180)
X1*X2	0.124***	0.135***
	(0.0123)	(0.0118)
Dummy1X1X2	0.299***
	(0.0223)
Dummy2X1X2	0.166**
	(0.0694)
o.Dummy1*X1		-

o.Dummy2*X1		-

o. Dummy1X1X2		-

o. Dummy2X1X2		-
控制变量	否	是
Observations	12,255	9,120
R-squared	0.536	0.601

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

滋滋鸡

2019-5-1 01:53:19

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 14:30
呵呵，调节效应/交互作用不是你这样设置的哈。比如你通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，那么在构建 ...

对不起。。打扰一下。。请问可以 Y=a1+a2X2+a3X3X4这样设置吗（结果显著）？但我设置成 Y=a1+a2X2+a3X3X4+a4X3或者是Y=a1+a2X2+a3X3X4+a4X3+a5X4的时候回归都不显著，，我不知道该咋办才好。。。谢谢大佬了！

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Tyyyyyyy

2022-3-1 19:32:07

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 00:28
首先，出现这种情况可能有两种原因。一是自变量间严重多重共线性；二是自变量与因变量间回归系数太小太小 ...

那请问出现第二种情况应该怎么处理呢~

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

换根数据线

2022-11-27 19:35:45

xddlovejiao1314 发表于 2016-1-19 14:29
呵呵，调节效应/交互作用不是你这样设置的哈。比如你通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，那么在构建 ...

您好，我想问下您这个模型是调节效应的话不需要再加一个b5x4吗？我现在遇到这个问题了，我通过理论发现X4对y的影响需要通过x3影响，老师给我建的模型是y=a0+a1x+b1x1+b2x2+b3x4+b4x3x4，说这是调节效应，我在想要不要改成y=a0+a1x+b1x1+b2x2+b3x4+b4x3x4+b5x3呀，谢谢您~

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

赵安豆

2024-12-13 10:51:13

在进行回归分析时，如果某个变量被标记为"omitted"或"省略"，这通常意味着该变量成为了模型中的参考类别（reference category），特别是在使用虚拟变量（也称为二元变量、指示变量或分类变量）的情况下。这是因为当你在一个模型中包含一个具有多个类别的变量时（比如性别、地区或者时间点等），你只需要包括这些类别的部分作为虚拟变量，而不需要全部。其中一个类别会被自动设为参考组，这样可以避免所谓的“完全多重共线性”问题。

具体来说，假设你有一个分类变量"region"，它有四个水平：A, B, C 和 D。如果你在模型中同时包括这四个虚拟变量（Region_A, Region_B, Region_C 和 Region_D），那么模型将无法区分因为它们是完全相关的——一旦知道三个区域的虚拟变量取值，第四个就自然确定了。因此，统计软件会自动省略其中一个类别作为参考组，比如Region_D，然后其他三个区域的系数会被解释为与Region_D相比的影响。

所以，在你的情况下，那些被标记为"omitted"的变量很可能是在使用虚拟变量时成为参考类别的变量。这并不是一个问题，而是进行回归分析的一部分标准过程。如果需要查看这个参考类别的影响或系数，可以通过比较其他类别与其之间的差异来间接推断出来。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

扫码加我 拉你入群

分享

扫码加好友，拉您进群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群

扫码加我拉你入群