唐伯小猫 发表于 2010-5-9 11:15
两个问题,谢谢老师!!!

1.从数据趋势图看到序列具有趋势和季节因素，提取趋势和季节项之后,因为是月数据,是否可以加上11个月的虚拟变量呢?
A: 我想加入11个月度虚拟变量本身就可达到控制时间趋势和季节效应的目的。按你的做法似乎有点重复了。

2 .如果两个自变量x1, x2都对y有影响,而且还要考虑x1,x2联合起来对y的影响,
回归的方程是不是如下"

y=x1+x2+x1*x2呢?

A: （1）什么是 “x1,x2联合起来对y的影响”？
（2）你所设定的模型 y = a1*x1 + a2*x2 + a3*x1*x2 + u
只能表示 x1 和 x2 对 y 的边际影响都不是常数。例如，dy/dx1 = a1 + a3*x2，即 x1 对 y 的边际影响是随着 x2 的取值而变化的。同样，x2 对 y 的边际影响也是随着 x1 的取值而变化的。

谢谢!

唐伯小猫 发表于 2010-5-9 17:42
谢谢连老师!!

第一个问题基本明白了,不过刚刚看书又有点晕.我在回归方程里面用11月dummies variables的同时是否需要再加上trend变量呢?

第2个问题
我说的x1,x2联合起来对y的影响,是指x1,x2的Interaction effects.也就是说，x1自己单独对y有影响，x2自己单独对y也有影响，而且通常x1和x2联合起来对y也有影响的。

具体英文如下：

The term ‘Interaction effects.’ In this paper refers to its statistical meaning in capturing the joint effects of two or more variables, say TV (TV是我说的变量x1) and print advertising(print advertising是我说的变量x2）, and does not refer to online activities(这是另外一个自变量,不用理会).

Thus, any model of sale’s response to advertising must be capable of estimating both the effect of each media type operating alone and in conjunction with other media types.(这里的media types 就是指TV，print advertising)

请问老师，在这种情况下，回归方程呢个是不是

ln(y )= a1*ln(x1)+ a2*ln(x2) + a3*ln(x1*x2) + u

A: 建议设定成如下形式
ln(y )= a1*ln(x1)+ a2*ln(x2) + a3*ln(x1)*ln(x2) + u


我是需要用ln的,因为整个方程是非线性的.

叩首，感激不尽！！！！