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2015-07-30
请问最有尺度回归方法适用在什么情况下?比如我现在因变量是连续变量,自变量包括分类变量及连续变量,可以用该方法吗?
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2015-7-30 15:55:43
最优尺度回归是一种探索性的分析方法,用于解决在统计建模时如何对分类变量进行量化的问题。鉴于楼主你的因变量是连续变量,自变量包括分类变量及连续变量,做多元线性回归就好。如果楼主对最优尺度回归感兴趣,推荐张文彤老师《数据分析与挖掘实战案例精粹》第10章,有这个方法的案例。https://bbs.pinggu.org/thread-3720908-1-1.html,这里是对应的电子版链接,祝好运。
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2015-7-30 16:41:48
xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 15:55
最优尺度回归是一种探索性的分析方法,用于解决在统计建模时如何对分类变量进行量化的问题。鉴于楼主你的因 ...
我将分类变量进行了哑变量的变换,然后使用了线性回归方法,得到的调整后R值很小在0.3-0.4之间,请问一下,这个要怎么处理呢?
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2015-7-30 16:44:43
栀子花_念 发表于 2015-7-30 16:41
我将分类变量进行了哑变量的变换,然后使用了线性回归方法,得到的调整后R值很小在0.3-0.4之间,请问一下 ...
没明白你的意思,你是想处理啥呢?怎样使R^2变得更高?还是怎么解释回归模型?
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2015-7-30 16:49:15
xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 16:44
没明白你的意思,你是想处理啥呢?怎样使R^2变得更高?还是怎么解释回归模型?
就是使怎样使R^2变得更高?
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2015-7-30 16:53:50
栀子花_念 发表于 2015-7-30 16:49
就是使怎样使R^2变得更高?
R^2表示的的自变量对因变量的解释程度,看你这模型貌似拟合的不是太好,调整R^2只有0.4左右,比较小。说明自变量对因变量的解释力可能还不够,一个办法是再增加与因变量可能显著相关的自变量,这类自变量可从文献中来/理论中来/常识中来。加了更多控制变量后,R^2自然会提高。不过也不要唯R^2论。我最近写了一篇文章,自变量有10多个吧,用的是分位数回归,R^2也比较低,但我个人认为没太大影响额,就继续按照模型结果解释了。祝好运。
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