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标准化系数很难说明问题的
比如,你是横截面数据,一般你的R2会很小,假设R=0.3,
这时候,你即使求出标准化系数又能说明什么问题呢。这些变量只解释了30%,
在这些变量里面你再比较影响,个人决定没有什么意义。
我的数据R-SQUARE有将近0.8
并且一个分析没有标准化回归系数不就不完整了吗?只有绝对系数没有意义啊,我想知道众多因素里什么影响最大。
要得到标准化系数很容易,两个方法:一是根据标准化系数的定义手工计算,二是用outreg或esttab添加beta选项即可自动输出所有回归系数的标准化系数。
谁说没有标准化系数就不完整?
我看到的实证的文章就没有几个用标准化系数的。
你可以看看AER、JPE、Econometrica、JDE这些杂志上的文章。
而且对于0和1这种变量,标准化系数也不能说明什么。
加过了BETA 不支持 其他的语句能给完整的吗? 谢谢
标准化系数的计算公式:beta=bi×(Si/Sy)。其中bi为非标准化变量回归的系数,Si为自变量的标准差,Sy为因变量的标准差。
至于outreg,esttab如何输出beta系数,看帮助文件即可。
关键是稳健处理后,是否那个公式还适用,你必须的推导出来。
因为,那个公式是针对普通回归的。