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2014-07-30
在做一个截面数据多元线性回归模型的时候,打算做的步骤是这样的

1、用普通最小二乘法估计模型对系数做t检验,如果模型通过,个别系数不通过,则
2、考虑到有多重对各变量检验简单相关系数,并做逐步回归,剔除一些变量
3、做异方差检验,如果存在异方差,则做修正
4、模型解释

请问一下,上述做法是否妥?还是异方差修正模型和逐步回归有冲突?
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2014-7-30 11:10:28
看看上去好像没什么问题哦   不过  你难道不做多重共线之类的检验了吗?
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2014-7-30 14:30:13
谦微 发表于 2014-7-30 11:10
看看上去好像没什么问题哦   不过  你难道不做多重共线之类的检验了吗?
第二步没写全,应该是考虑到有多重共线性的问题,所以先考察各变量之间的相关系数,再做逐步回归吧,只是不知道对于逐步回归的结果,还能做异方差检验和修正吗?
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2014-7-31 09:12:47
建立多元性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意自变量的选择,其准则是:

  (1)自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切的线性相关;

  (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的,而不是形式上的;

  (3)自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度;

  (4)自变量应具有完整的统计数据,其预测值容易确定。

  多元性回归模型的参数估计,同一元线性回归方程一样,也是在要求误差平方和()为最小的前提下,用最小二乘法求解参数。
参考网页http://wiki.mbalib.com/wiki/多元线性回归分析预测法
觉得有用请加分,谢谢
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2014-8-1 10:58:56
淮南析木 发表于 2014-7-30 14:30
第二步没写全,应该是考虑到有多重共线性的问题,所以先考察各变量之间的相关系数,再做逐步回归吧,只是 ...
基本上没什么大问题,异方差的问题,若真有异方差再考虑怎么解决吧~~说不定模型逐步回归之后没有这方面的问题呢
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2014-8-1 17:31:52
谦微 发表于 2014-7-31 09:12
建立多元性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意自变量的选择,其准则是 ...
好的,非常感谢
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