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2015-12-17
请问各位,如果我的自变量是次数,没有0,从1开始,到245. 频率逐渐降低的趋势。这样的话,回归方法用什么模型比较好一些?感觉tobin不恰当哎,谢谢各位!
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2015-12-18 09:18:25
咋一看,感觉应该用泊松回归模,因为是被解释变量是计数的。另,格致有本关于次序logit和分类logit的书谈到,如果次序太多的话,次序logit的模型和线性回归应该是差不多的,但前者计算量特别大,所以试一下线性回归作为参照也是可以的。
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2015-12-18 09:32:13
count data model应该是正解
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2015-12-18 21:40:03
statax 发表于 2015-12-18 09:18
咋一看,感觉应该用泊松回归模,因为是被解释变量是计数的。另,格致有本关于次序logit和分类logit的书谈到 ...
波松是对于罕见事件发生的模型吧,伍德里奇的书上举的好像都是罕见事件。如果直接回归,但是y的偏态太明显了。估计出来的系数应该不可信。我想知道的就是对于这种很多次序,logit是不是还合适,如果不合适,该用什么更合适的
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2015-12-19 12:13:35
innerper 发表于 2015-12-18 21:40
波松是对于罕见事件发生的模型吧,伍德里奇的书上举的好像都是罕见事件。如果直接回归,但是y的偏态太明显 ...
在软件上执行一下就知道合不合适了,理论上应该和线性回归结果差不多,你可以试一下。
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