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2005-10-08

现有一组样本(200个),每个样本包含12个自变量xi(i=1,2,...12)和一个因变量y,

自变量有分类变量也有数值变量,数值变量满足正态分布且连续,数值变量与因变量有线性关系

因变量是数值类型,变化范围为[0,1],连续,其分布如图

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现在要求自变量与因变量之间的关系,请教各位,可不可以用多元线性回归来做啊

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2005-10-8 17:28:00

我是初学阿,是不是问得不清楚啊,请知道的大虾给指点一下

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2005-10-10 18:15:00

建议你不用这种方法

这种方法的拟合效果是实在不敢恭维

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2005-10-22 17:45:00

一点建议

单从数据来说,可以用多元回归。由于因变量y取值范围是[0,1],建议使用log(y)作为因变量。因为多元线性回归的模型一般不能保证因变量取值范围在[0,1],新的因变量范围是正负无穷,就可以解决问题了。不过,多元回归的结果是否理想,关键看你要解决什么问题。先试试吧。

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2005-10-22 18:46:00

我看用主成分分析和因子分析样本数量和自变量太多,如加上时间的话,用面板数据的形式来分析

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2005-10-23 18:36:00
这样的图一定不是线性了:)可以取对数,或者进行其他的变换再看,若是显出线性趋势,就可以利用多元线性回归,否则的话可能就要考虑其他方法
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