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楼主: 源生法力
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[问答] 各位大佬小白求救,可不可以用模糊评价得出的隶属度作为被解释变量,在进行回归分析? [推广有奖]

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源生法力 发表于 2018-9-25 00:00:01 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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我首先用模糊评价测量出一个隶属度,在文章中就隶属度就是福利水平,而模糊评价用的指标我选择了经济指标,社会关系,生存条件等几个方面的二级指标,进行测量的。
然后我想用测量出来的福利水平也就是模糊综合评价的隶属度当作被解释变量Y,然后选择其他的指标做回归(不包括上述模糊评价所用到的具体指标),这几个解释变量有定性变量,也有定量变量,都是截面数据,比如是否购买保险(虚拟变量),贷款的来源(定性变量),贷款的金额(连续变量)等,分析模糊评价中得出的隶属度也就是福利水平和这几个指标的相关性。
不知道可不可以?
简单的说就是:
1.模糊评价求出隶属度W,即个人福利水平。可以看作W=(U1,U2,U3,U4...U10)
2.用W作为被解释变量即:W=a1X1+a2X2+a3X3......a8X8
注:1中的u与2中的X互不相同。
今天做了简单的回归,R方都很低,而且显著性都十来个变量都无法通过,是模型选择的问题吗?还是样本量太少?还是在理论上根本就说不通,不能这么做?
感谢各位大佬了,我身边的人已经解决不了这个问题了,更不敢打扰老板。。。
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关键词:回归分析 解释变量 模糊评价 模糊综合评价 福利水平

东方祥 企业认证  发表于 2018-9-26 17:58:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
R方很低有很多原因,你在做模糊评价求出的隶属度W是分类型数据还是连续型数据?如果是分类型,建议后面做的时候可以用多分类方法(logistics回归、决策树方法都可以);
如果是连续型,可以先通过自变量X与解释变量W之间的相关性判断一下,同时看一下各自变量之间是否自相关,然后筛选合适的变量进行回归;
如果自变量X与解释变量W相关性都太低,那可能这个问题不太适合这么去做,另外检查一下你在做模糊评价的时候指标的选定是否合理。

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源生法力 发表于 2018-9-26 21:42:41 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
东方祥 发表于 2018-9-26 17:58
R方很低有很多原因,你在做模糊评价求出的隶属度W是分类型数据还是连续型数据?如果是分类型,建议后面做的 ...
谢谢您,我先按照您的方法试一试。下面是通过主成分分析求取指标权重时的检验结果:
KMO 和巴特利特检验
KMO 取样适切性量数。                         .735
巴特利特球形度检验        近似卡方        80.218
                                    自由度            28
                                    显著性           .000

隶属度的指标既有分类型也有连续型,一共选择了8个2级指标。

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你好,请问通过模糊综合评价法构建被解释变量然后做回归分析吗~我也享用这个方法,但看到的文献都是直接构建的一个综合评价的指数呀

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