虚拟变量是否需要标准化处理及相对重要性比较

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收藏 2018-03-22

多元回归遇到问题：1、如果在自变量中，有连续变量和0-1变量，我想对连续变量进行标准化处理，那么0-1变量需要一起标准化吗？
2、我的主要解释变量x1 和x2，其中一个是0-1变量，另一个是连续变量，想比较它们回归出来的系数大小（不知道是否可以比较），是否对两个同时进行标准化？那么其余的控制变量也一同标准化么（很多都是0-1变量）

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春朝烟雨散7

2018-3-22 15:28:41

求大神解答

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制杖青少年

2018-3-23 00:22:20

不需要

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agnes1234

2018-3-23 21:39:28

同学你的问题：
1.如果你是要对变量进行标准化，一般只有连续变量才可以标准化，因为标准化是用每个取值减去均值再除以方差。而0-1变量显然是无法进行标准化的。
2.如果你是相比较多元回归中系数的大小，也就是看不同的变量对因变量影响的贡献大小，那么你直接看标准化回归系数就可以了，没有必要对自变量本身进行标准化。在进行回归的时候，结果里面就会提供非标准化回归系数和标准化回归系数，你一看就知道了。
3.一般对变量进行标准化是为了消除量纲的影响，也就是不同的单位可能对回归方程的结果产生影响。

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春朝烟雨散7

2018-3-24 00:22:11

agnes1234 发表于 2018-3-23 21:39
同学你的问题：
1.如果你是要对变量进行标准化，一般只有连续变量才可以标准化，因为标准化是用每个取值减 ...

经过不断深入学习，这个问题目前我的理解如下：
1、同意上述第一点
2、直接比较标准化回归系数应该只适用于连续变量之间的比较（因为都可以标准化）；我用stata回归，似乎没有提供标准化回归系数，所以需要自己将自变量标准化，因变量可以标准化也可以不标准化，只是解释的时候要注意含义（伍德里奇的书上上是只给出了y和x（且均为连续变量）都标准化的例子）？
3、我是想比较一个哑变量和一个连续变量的重要性，所以不能直接用标准回归系数；在老师的指导下，有一种dominance Analysis的方法，可以根据OLS回归的R2手工列表进行比较。但要注意的一点是，如果用了WLS，则特别一个问题（坑了我好久），就是构建的每个子模型可能用的权重不同，所以不能直接比较R2（会出现多加了一个自变量，WLS的R2下降的问题，因为不可比），我的解决办法是对每个子模型用了同样的权重，最后列表计算。