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2009-04-21

多元线性回归中的回归常量没通过检验的原因和对策是什么呢?标准化过后的数据做回归模型是不是没有常量呢?(我觉得没有)恳请各路高手赐教!

这是老师让我找的,我觉得根本不是个问题!不知是我学得太肤浅,因为我不是统计专业的学生!觉得真是头大呀!!

希望大家帮忙呀

[此贴子已经被作者于2009-4-22 14:29:23编辑过]

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2009-4-21 09:52:00
谨慎 常量一般不能轻易删掉 看看是不是包含无关变量
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2009-4-21 10:08:00
2楼说的对,看看变量之间是否存在严重的共线性,或删除一些高度相关的变量,或进行数据迭代。
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2009-4-21 10:37:00

常量我一般是不会轻易删除的,因为可能对模型有意义.

除了常量其他都正常么?你去对数看看.

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2009-4-21 14:16:00

一般首先应建立有截距项的计量经济模型,除非有非常强的先验性预期,才建立无截距项的计量经济模型。因为无截距项时,系数b以及r等的 OL S 估计量有截距项的对应值是不同的。所以,建立无截距项的模型要十分谨慎。对于建立有截距项的一般计量经济模型,进行截距项的检验后,再决定对截距项的取舍。这里有如下几种情况:1.如果在检验中,除截距项以外还有其他变量不显著,此时应保留截距项,重新估计,然后重新进行验证。   2.如果在检验中只有截距项不显著,此时,作为一般的处理办法,通常是选择无截距项的模型,但必须注意的是也有例外。   3.如果在检验中只有截距项不显著,是否一定选择无截距项的模型呢?回答是不一定,还要考虑其他方面的因素。比如所建立的计量经济模型 Y = B1 + B2 X + U 中只有B1 不显著,但获得的解释变量 X 没有接近零的数据,这时尽管 B1不显著,也应选择有截距项的模型为宜。其原因是,当解释变量 X 距离零很远, b1 X 等于零的真实截距B1的估计值,由于 X = 0离样本均值 X较远,所以 b1估计 B1就不太准确,用一个不太准确的 b1 去进行统计推断,当然统计推断的可靠性就可能不准确,因此要选择有截距项的计量经济模型。

另外,如果在模型中确实存在截距项,但获得的样本对模型进行估计和检验,其结果为截距项不显著,此时如果选择无截距项模型,就犯了弃真的错误。 模型选取的原则是宁愿犯取伪错误,也不犯弃真错误,因为弃真的错误将导致模型的错误设定,其后果非常严重。

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2009-4-22 10:10:00

谢谢大家的帮助!

我的数据是存在共线性。

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