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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
1550 3
2017-06-11
悬赏 15 个论坛币 已解决
额...是这样的,在用SAS跑回归方程的公式
用的是
proc reg;
model y a b c;

然后我遇到一个问题,因为原始数据中y 有给值的,然后我发现如果y的值变化的话,貌似回归出来的结果也不一样,
比如,举个简单的例子,如果Y是2和Y是5然后出来的回归方程各个自变量(a b c)系数是不一样的,想问问这个是为什么啊?因为我的理解是,因为y是应变量,然后不管原始数据中y增或者减,只要后面的数据不变也就是a b c不变(假设a b c是订死的历史数据,像过去年度GDP之类)的话,y 应该不会改变......
这个在学计量的时候一直没有理解好一直稀里糊涂的...希望各位指教谢谢

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当然会变。那是给出的自变量系数的(点)估计值啊。你给定不一样的Y值就意味着提供了不一样的数据信息(随机变量的一组新观测值)。基于这些信息,归回方程根据设定的假设进行统计推断。你给定的数据信息变了以后,对参数的点估计也就变了。 补充:以OLS为例子,自变量系数的估计值为(X'X)-1X'y,当y变了,估计值Beta hat也跟着变了。
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2017-6-11 00:41:59
当然会变。那是给出的自变量系数的(点)估计值啊。你给定不一样的Y值就意味着提供了不一样的数据信息(随机变量的一组新观测值)。基于这些信息,归回方程根据设定的假设进行统计推断。你给定的数据信息变了以后,对参数的点估计也就变了。

补充:以OLS为例子,自变量系数的估计值为(X'X)-1X'y,当y变了,估计值Beta hat也跟着变了。
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2017-6-11 09:26:16
希望有帮助。
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2017-6-12 01:08:13
doodad 发表于 2017-6-11 09:26
希望有帮助。
嗯嗯有帮助到我,谢谢
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