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2014-10-24 08:47:14


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2014-10-24 09:37:01
谢谢楼主分享。。。。。。。。。。。。。。。
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2014-10-24 09:39:32
真的可以嘛。。
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2014-10-24 09:41:50
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2014-10-24 09:46:34
回归就是对一些事件的趋势或规律进行模拟,进而发现这一些趋势或规律的过程!
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2014-10-24 10:18:35
我是小白,与135楼有同一个问题,最近分析截面数据,遇到的问题是:如何选择变量,依据是什么、怎么判断,变量在回归中如何剔除,有个逐步回归分析的方法,明白这个分析的意思,但是不知道如何具体操作~~
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2014-10-24 10:24:39
回归就是从一堆看似关系不大的数据中排查干扰项,寻找最大相似规律的过程
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2014-10-24 10:27:19
理想主义曲线
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2014-10-24 10:35:26
我曾经鼓捣过“学生出勤率”和“学生男女比例”的回归,卧槽,果然回归显著。有条件的可以重复试验,结论很牛叉的,我都想好怎么提高学生出勤率了。
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2014-10-24 11:17:41
正在接触这方面的知识,今天收藏了博主的一些资料哈
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2014-10-24 11:43:39
开始以为说 HK 的路过。
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2014-10-24 13:55:12
原以为整个论文中,回归最简单,殊不知,到实践的时候才发现,数据是对的,假设是对的,结果却无法与假设达成一致,数据处理是一个复杂而又高智商的过程。
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2014-10-24 14:38:50
神帖,只是拜读有余,评价不够
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2014-10-24 16:47:58
只要回帖就有论坛币啊。。。
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2014-10-24 16:57:03
不明觉厉。。
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2014-10-24 22:25:17
异方差还在学,不太理解。回归只学了线性回归模型.
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2014-10-24 22:26:27
回归就是一个模拟真实的无限接近过程
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2014-10-24 22:32:05
回归,提到名字就想到身高遗传的案例,逐步扩展到一元回归,多元回归,由线性发展到了非线性,后来又根据需要加入虚拟变量,更一步扩展了回归的使用范围。其实回归就是通过有限的数据,模拟出一个接近真实或者说更为符合实际意义的一个方程,当然,数据量也要不能太少。
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2014-10-25 16:38:40
傻汏個 发表于 2014-10-24 10:18
我是小白,与135楼有同一个问题,最近分析截面数据,遇到的问题是:如何选择变量,依据是什么、怎么判断,变 ...
大多数统计软件都有直接处理的模块,查下stepwise, forword,backword三种方法。
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2014-10-26 11:07:05
最喜欢“从零开始学统计”的那个系列,楼主的分享让人受教良多
如果有关于软件应用与回归分析的结合,就更好啦
期待楼主更多的精彩
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2014-10-26 12:48:46
金融资产定价的实证研究要用到一个很重要的方法(Fama-Macbeth两步法),主要是解决每年截面数据不一样的回归问题。我分享一下FM两步法回归的基本思想:首先固定每一个时间点,对该时间点上的所有股票进行回归(回归因变量可以是股票收益率,自变量可以是系统风险beta扥等),得到回归系数和截距项,然后每个时间点上都如上述这样估计,这样就得到每个时间点上的回归系数和截距项,最后将所得到的回归系数和截距项在时间上进行t检验(比如总共有估计出了120个月的回归系数和回归截距,那么就对这120个数进行t检验)。
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2014-10-26 22:22:55
想学STATA,对于SPSS有一定的了解,但不知道学习stata如何下手~
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2014-10-27 01:18:16
ding,ding,ding
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2014-10-30 17:01:23
{:3_41:}{:3_41:}{:3_41:}
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2014-10-30 18:38:23
一直不能理解回归分析的精髓  求解
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2014-10-30 22:30:09
回归之本质任务就是自变量对因变量的平均影响的估计和检验。至于经典假设条件中解释变量的确定性和随机误差的正态性都是不一定要求的
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2014-10-30 22:31:21
回归之本质任务就是自变量对因变量的平均影响的估计和检验。至于经典假设条件中解释变量的确定性和随机误差的正态性都是不一定要求的
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2014-11-1 14:06:24
谈回归怎么能不谈相关呢?从统计思想看,相关性简直让人无语凝噎,从两个变量到多个变量,说到底就是一个关系问题,而对这一关系的不同测度就演化成了不同的方法甚至学科,每次看到皮尔逊相关系数时,我就想不出比这个更直接更简单的了
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2014-11-2 11:15:56
回归是真实值对模拟值的无限靠近和拟合。
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2014-11-2 13:45:53
回归是由一个个点到线的转换  寻找那点的趋势线  以及各个条件对回归的影响因子
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