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2012-09-03
悬赏 20 个论坛币 未解决
看到有人用这种方式做计量模型,
(Y - Y的平均值)=常数项+(x1-x1的平均值)+(x2-x2的平均值)+(x3-x3的平均值)+residual(估计这个也是减去平均值了).
请问大家用这种方式作回归,有什么优点和缺点呢?

还有,发现用这种方法做的回归结果是r^2很高,但是dw很低,不清楚这个结果是不是暗示着什么问题呢?

谢谢大家!!
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2012-9-3 06:56:42
DW较低说明存在相关性,R方高说明你和良好
另外,你这个模型应该是(Y - Y的平均值)=常数项+a(x1-x1的平均值)+b(x2-x2的平均值)+c(x3-x3的平均值)+residual(估计这个也是减去平均值了)吧,也就是说X1X2X3前面是有系数的!优点就是对一些变量较大和较小的数目在一起回归的话,中心化后,变量的数据变化范围稳定!缺点:我认为用Y - Y的平均值作为被解释变量不可以!
我觉得这个模型不是最好的模式!
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2012-9-3 07:00:56
均值是全样本的吗?
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2012-9-3 14:05:18
这不就是FE模型吗?

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2012-9-3 15:44:29
DW值不能简单的看大小,如果是一阶相关,那应该是2左右为好,并不是越小越好。
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2012-9-3 19:40:08
这个方法的话,其实我看到的是关于连续变量交叉项的解释。
Recentering以后理论上的回国结果是不变的,但是却可以更好地解释,尤其对于交叉项而言。
当然,连续交叉本身理论上就是个不太好解决的问题。
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