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2018-10-9 06:37:47
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-8 20:20
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:
你应该再好好看看我的讲义!
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2018-10-9 15:25:30
黃河泉 发表于 2018-10-9 06:37
你应该再好好看看我的讲义!
如果按照您讲义中交互项第三部分和最后一部分的结论(就是那个黑人和南方的交互项),我的理解是不用管主要项显不显著(如果不中心化的话,它根本没意义),只看交互项是否显著就好了,不知道这样理解对吗??

如果还不对的话,还请老师明示。(我感觉我脑壳笨笨的= =)
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2018-10-9 16:04:03
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-9 15:25
如果按照您讲义中交互项第三部分和最后一部分的结论(就是那个黑人和南方的交互项),我的理解是不用管主要 ...
1. 虽然我不太确定这样有什么意义,似乎你的解释也是 OK 的。2. 但是,完整的答案应该画出边际效果之图!
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2018-10-10 12:25:27
黃河泉 发表于 2018-10-9 16:04
1. 虽然我不太确定这样有什么意义,似乎你的解释也是 OK 的。2. 但是,完整的答案应该画出边际效果之图!
黄老师,我先说一下我的研究目的吧。我写的文章是研究数字金融(digital finance)对包容性金融(inclusive finance)的影响。想在做一个教育普及率edu和数字金融普及程度difi的交互项,考察这个交互项对包容性金融程度IFI的显著性。做出来的结果就是我上个回帖说的,edu和difi两个主要项都不显著,但edu和difi的交互项显著.......这个结果搞得我有些疑惑,因为以往我读过的论文,最终做出来的结果,都是两个主要项和交互项均显著,或者是至少一个主要项和交互项显著,所以我不知道自己做出来的结果是否具有意义......

昨天我读了Brambor,Clark,Golder在2006年发表的文章。文章的大意就是如果加入交互项,则必须加入所有的主要项(模型中不可以遗漏任何一个主要项);而且加入交互项x1x2之后,主要项x1或x2的估计系数意义也变了,x1系数的意义变为“x2=0时,x1对y的边际效应”,而x2的系数意义变为“x1=0时,x2对y的边际效应”。也就是说,加入交互项后,x1和x2的边际效应是“有条件的”。

那么根据这篇文章的结论,加入交互项x1x2后,再纠结主要项x1或x2的显著性就没什么必要了,因为x1的显著性可能会随着x2值的变化而变化(x2也一样),而回归结果表格中给的x1和x2的显著性是“有条件的”,所以只要重点考察交互项x1x2的显著性即可。至于主要项x1和x2“无条件”(x2和x1不等于0)的边际效应,就如老师您说的,根据ptt讲义提供的命令,把边际效果图画出来。这样,答案就完整ok了。

我不知道,我现在的理解是否正确了??= =如果正确的话,我这篇文章做出来的结果是不是就有意义了??麻烦老师给解答一下。
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2018-10-10 15:08:47
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-10 12:25
黄老师,我先说一下我的研究目的吧。我写的文章是研究数字金融(digital finance)对包容性金融(inclusive  ...
有无意义我无从评论,但你要不要将边际效果图画出来看看呢?
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2018-10-10 21:03:35
黃河泉 发表于 2018-10-10 15:08
有无意义我无从评论,但你要不要将边际效果图画出来看看呢?
画出来的结果,居然是直线......而且都是贴着0附近游动......置信区间也十分巨大 = =
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2018-10-11 07:05:06
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-10 21:03
画出来的结果,居然是直线......而且都是贴着0附近游动......置信区间也十分巨大 = =
还真奇怪的图啊!
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2018-10-11 11:25:27
黃河泉 发表于 2018-10-11 07:05
还真奇怪的图啊!
老师,我做完HT稳健性检验之后,把原模型中两个不稳定的解释变量剔除,回归结果还是一样:交互项显著,两个主要项不显著。弄完之后图变得好看一些了,但是置信区间还是太大.......不知道是不是因为两个主要项的样本分布正态性不明显。
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2018-10-11 11:30:39
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-11 11:25
老师,我做完HT稳健性检验之后,把原模型中两个不稳定的解释变量剔除,回归结果还是一样:交互项显著,两个 ...
那都不重要吧?都不显著异于 0。
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2018-10-11 12:05:05
黃河泉 发表于 2018-10-11 11:30
那都不重要吧?都不显著异于 0。
也就是说,这样的结果没什么说服力可言吧?......
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2018-10-12 07:50:35
幻想鬼谷子 发表于 2018-10-11 12:05
也就是说,这样的结果没什么说服力可言吧?......
没错!
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2018-10-12 19:55:40
黃河泉 发表于 2018-10-12 07:50
没错!
了解了。非常感谢黄老师的指导
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2018-10-15 15:37:03
你好黄老师,interflex方法中,图形的解答只需直接看图形的趋势就好了吗?如何解读图形结果的显著性?如果横坐标对应的灰色部分不越过纵坐标的0,就可以表示通过显著性检验?图片文字写错,抱歉,应该是“疑惑之处”[url=]interflex图形解读疑惑.PNG[/url] 文档疑惑之处

文档疑惑之处

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2018-10-15 16:03:49
bianruisong 发表于 2018-10-15 15:37
你好黄老师,interflex方法中,图形的解答只需直接看图形的趋势就好了吗?如何解读图形结果的显著性?如果横 ...
你的问题到底是什么?
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2018-10-15 16:25:00
黃河泉 发表于 2018-10-15 16:03
你的问题到底是什么?
抱歉我没有表达好,谢谢你的回答。以下图为例子,1.图中红色圈起来的部分是不是不显著?2.x轴是虚拟变量(0和1,如非国有企业、国有企业),如果interflex结果图形中存在以上情况,如何做结果显著性解读?特别是出现在中间部分(0和1区间之间,而不是在0和1两个边界点中)时?这里使用的是kernel估计方法

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图形结果中部分不显著

图形结果中部分不显著

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2018-10-15 16:39:42
bianruisong 发表于 2018-10-15 16:25
抱歉我没有表达好,谢谢你的回答。以下图为例子,1.图中红色圈起来的部分是不是不显著?2.x轴是虚拟变量( ...
没错,我上面应该有说,只要 95% 信赖区间不包括 0 即是显著(异于 0)。
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2018-10-15 19:03:30
黃河泉 发表于 2018-10-15 16:39
没错,我上面应该有说,只要 95% 信赖区间不包括 0 即是显著(异于 0)。
谢谢黄老师的耐心回答~
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2018-10-30 21:46:43
黃河泉 发表于 2018-10-15 16:39
没错,我上面应该有说,只要 95% 信赖区间不包括 0 即是显著(异于 0)。
为更好对比,我们有没有办法把左右两个子图合并在一个图内?
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2018-11-1 21:14:59
黄老师:
      您好!请问一下非线性交互部分已经有PPT了吗?谢谢
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2018-11-2 06:41:37
1002599135 发表于 2018-11-1 21:14
黄老师:
      您好!请问一下非线性交互部分已经有PPT了吗?谢谢
刚刚还刚好看到非线性交互之文章,但是实在没时间准备,实在抱歉!
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2018-11-6 22:56:43
先留存下,期待非线性交互部分的PPT,感谢老师!
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2018-11-7 00:08:55
黃河泉 发表于 2017-3-14 07:26
我刚初步完成一份(繁体中文)对回归交互项之简介,与大家分享!也请大家多给一点建议,以供修正之用!
黄老师好,请教下,在第一个模型中我的自变量x1负向影响因变量y,第二个模型中加入调节变量,调节变量x2正向影响y,x1还是负向;在第三个模型中若x1和x2的交互项负向影响y,而x1,x2单变量是正向影响y,那我是不是可以理解为随着x2的增大,x1对y的作用消弱了,谢谢老师。
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2018-11-7 06:30:51
我的书籍0616 发表于 2018-11-7 00:08
黄老师好,请教下,在第一个模型中我的自变量x1负向影响因变量y,第二个模型中加入调节变量,调节变量x2正 ...
我看不懂你为什么要讲三个模型,他们可以比较吗?
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2018-11-7 08:53:58
黃河泉 发表于 2018-11-7 06:30
我看不懂你为什么要讲三个模型,他们可以比较吗?
是这样的,老师,我是说调节效应的检验的两个步骤,模型1:Y=b0+b1*X+b2*Z+e ,模型2:Y=b0+b1*X+b2*Z+b3*X*Z+e
若在模型1中b1<0,b2>0; 在模型2中b1>0,b2>0,b3<0,那我是不是可以理解为随着b2的增大b1对Y的作用减弱了。谢谢老师
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2018-11-7 09:54:17
我的书籍0616 发表于 2018-11-7 08:53
是这样的,老师,我是说调节效应的检验的两个步骤,模型1:Y=b0+b1*X+b2*Z+e ,模型2:Y=b0+b1*X+b2*Z+b3* ...
哪里学来的两步骤,没听过!
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2018-11-14 15:58:08
黃河泉 发表于 2018-11-2 06:41
刚刚还刚好看到非线性交互之文章,但是实在没时间准备,实在抱歉!
谢谢黄老师答复
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2018-11-16 18:21:12
从黄老师发布PPT讲义一路翻阅下来,收益不少,很多疑点也豁然开朗。谢谢老师
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2018-11-20 19:21:47
看了黄老师的PPT对交互项有了深刻的理解,非常感谢黄老师的无私奉献,但是在黄老师的PPT中提到若α2>0,则X1对y的影响效果会随着X2的值的增加而增加,但是论文中一般会提到X1对y的影响效果到底是什么(正向Or负向影响),具体的例如模型y=a+bX1+cX1X2+dX2,回归结果得到的结果为 y=5-2.1X1+6X1X2-3X2,a=5,b=-2.1,c=6,d=-3,两个变量X1和X2的系数为负,二者交叉项的系数为正,各参数都显著,现在来看X1对y的影响效果如何受到X2的影响?按照黄老师的PPT可知,X1对y的影响效果会随着x2的值的增加而增加,因为交叉项的系数为6大于零,那我能不能说X1对y负向影响会随着X2的增加而增加?
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2018-11-21 06:41:59
1353679112 发表于 2018-11-20 19:21
看了黄老师的PPT对交互项有了深刻的理解,非常感谢黄老师的无私奉献,但是在黄老师的PPT中提到若α2>0,则X1 ...
应该是降低!
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2018-11-21 14:14:47
非常感谢黄老师的分享,收益良多。看完您的课件PPT,我也尝试了interflex,在OLS和FE下,确实能画出很漂亮的图。

我现在的问题是,如果采用的模型是fgls,同时控制了异方差和自相关,关键被解释变量有交叉项,是不是就没法采用interflex这个命令了?有参阅了您推荐的Matt Golder的材料,里面涉及的Probit很复杂,还没学会。如果换到fgls,目前有相应的参考文献吗?万分感谢!!!
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