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2018-8-22 08:27:52
peyzf 发表于 2018-8-22 08:23
学习了,很受启发
Great to hear that.
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2018-8-22 15:23:43
A*B回归系数的经济含义,是否要求主项 A, B的系数也是显著的?
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2018-8-22 15:37:31
peyzf 发表于 2018-8-22 15:23
A*B回归系数的经济含义,是否要求主项 A, B的系数也是显著的?
A*B 有什么经济意义?
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2018-8-22 15:39:30
比如,A是财政补贴,B是税收优惠,想看这两个政策对于企业绩效Y的协同(互补)效果
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2018-8-22 15:54:53
peyzf 发表于 2018-8-22 15:39
比如,A是财政补贴,B是税收优惠,想看这两个政策对于企业绩效Y的协同(互补)效果
第一次听到这种讲法!不知怎么看?
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2018-8-22 23:01:04
我也是第一次听说;一篇论文被审稿人质疑,审稿人强调,如果A,B不显著,则A*B是否显著意义不大
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2018-8-23 08:06:20
peyzf 发表于 2018-8-22 23:01
我也是第一次听说;一篇论文被审稿人质疑,审稿人强调,如果A,B不显著,则A*B是否显著意义不大
一般而言,应该不是这样看的!我讲义中有提到,应该画出图来判断!
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2018-8-23 13:24:06
明白,画图虽然直观,但不能给出显著性。
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2018-8-23 13:24:54
目前的问题是,A*B系数的意义,是否要求A,B是显著的?
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2018-8-23 16:02:55
peyzf 发表于 2018-8-23 13:24
目前的问题是,A*B系数的意义,是否要求A,B是显著的?
我知道你的问题,虽然我怀疑其之意义!就表面上来看,我看不出为什么要 A,B 是要显著的!
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2018-8-24 22:06:01
我与您有同感~
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2018-8-27 09:10:02
谢谢您!
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2018-8-29 21:35:50
谢谢黄老师。
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2018-8-30 01:55:37
深受启发,好帖子。黄老师辛苦啦。
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2018-9-4 20:00:45
好贴,深受启发!不过在讲义中好像有一个笔误。
第33页,black 对 wage 的边际效果公式:∆wage/∆black = α1 + α2 educ,这里的α1 应该是α3才对吧。
此外,36页的两个图如果加一些文字解读,能够更容易让读者理解。
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2018-9-5 07:01:32
fjianting 发表于 2018-9-4 20:00
好贴,深受启发!不过在讲义中好像有一个笔误。
第33页,black 对 wage 的边际效果公式:∆wage/&#87 ...
感谢指正,我晚一点会重写该讲义,会将您的意见纳入!
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2018-9-5 13:01:14
另外想请教黄老师如下两个问题:
一是关于interflex画边际效果图。从讲义的实例看,interflex的命令对应的是OLS回归,如果换成面板数据的固定效应或随机效应等估计方法,interflex也同样能画边际效果图吗? 能画的话其命令是什么?
二是关于三叉项,讲义中有提及,但未展开分析。请问在哪里可找到有关三叉项分析方法的文献资料?
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2018-9-5 15:02:52
fjianting 发表于 2018-9-5 13:01
另外想请教黄老师如下两个问题:
一是关于interflex画边际效果图。从讲义的实例看,interflex的命令对应的 ...
1. 請找一下 interflex 之說明,當中有提到面板資料之狀況。2. 三叉項 (我都忘了) 有機會再補充。
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2018-9-5 15:29:41
明白了,谢谢!
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2018-9-12 13:33:37
感谢黄老师
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2018-9-19 21:21:33
黄老师,您好,想请教您一个数据处理的问题。
因变量y,自变量是x,调节变量是z。我想验证z对x与y之间存在U型调节效应。我确定的回归模型是:
y=_con+a1*x+a2*z+a3*center(x)*center(z)+a4*center(x)*center(z^2)
其中:center(x)是x的中心化,center(z)是z的中心化,center(z^2)是z平方项的中心化。 但是,这个模型中明显存在共线性,回归结果也显示存在共线性。请问如何处理呢?谢谢您!
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2018-9-20 07:45:36
acwanliang 发表于 2018-9-19 21:21
黄老师,您好,想请教您一个数据处理的问题。
因变量y,自变量是x,调节变量是z。我想验证z对x与y之间存在 ...
对于任何有关共线性的问题,我都没什么好评论的!
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2018-10-5 12:41:56
谢谢黄老师无私奉献!有机会开视频课程哇~
问一个问题,如图,不知道我的解释是否正确?
谢谢哈~ 这样解释交互项对吗?.png
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2018-10-5 15:48:38
diannaoasd 发表于 2018-10-5 12:41
谢谢黄老师无私奉献!有机会开视频课程哇~
问一个问题,如图,不知道我的解释是否正确?
谢谢哈~
完全正确!
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2018-10-5 16:36:56
黃河泉 发表于 2018-10-5 15:48
完全正确!
非常感谢老师的回复!!
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2018-10-7 11:39:55
老师您好,请问 y=a+bx+cz+dx^2+ex*z这种结果都显著,可以认为z影响x与y的关系吗,或者应该怎么解释?
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2018-10-7 12:03:46
龙龙龙龙龙 发表于 2018-10-7 11:39
老师您好,请问 y=a+bx+cz+dx^2+ex*z这种结果都显著,可以认为z影响x与y的关系吗,或者应该怎么解释?
1. 如果你不知道如何解释,请问你为何要估计该模型?2. 请考虑去掉 x^2 项!就好解释了!
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2018-10-7 12:10:24
黃河泉 发表于 2018-10-7 12:03
1. 如果你不知道如何解释,请问你为何要估计该模型?2. 请考虑去掉 x^2 项!就好解释了!
嗯嗯,谢谢老师,最初只是觉得随x的增加可能对Y的影响发生转变,所以加了二次项,可否理解成加了z和x交乘以后,原来的U型发生偏移?转折点发生改变
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2018-10-8 17:36:20
谢谢黄老师,学到了很多
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2018-10-8 20:20:51
黄老师您好。我有一个问题想要请教您一下,现在大脑有些混乱。

有两个模型:
Y=β1X1+β2X2+Control(控制变量)+ε,X1和X2均为连续性变量。回归结果X1的p值为0.102(很接近10%),X2在5%水平下显著。

Y=β1X1+β2X2+β3X1X2+Control(控制变量)+ε,引入交互项。回归结果X1和X2均不显著,但是交互项X1X2却在10%水平下显著。
交互项中心化之后(主要项未中心化),X1的p值为0.124,X2在5%水平下显著,中心化的交互项则在10%水平下显著。

总之,引入交互项之后,交互项是显著的。
那么请问老师,我是否可以不管主要项是否显著(当然,它不显著= =),只看显著的交叉项,进而断定X1X2存在交互效应???
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