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多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件？
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yatouha 2015-4-2 12:09
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应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢？ 总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性。 （1）自变量与因变量之间存在线性关系 这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况。如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势，可尝试通过变量变换予以修正，常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等。 （2）各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ，也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题，请参考 《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》 （3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测y的精确度愈高。 （4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。
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如何设置虚拟变量来检验不同组的回归系数的差异？
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statalearning 2013-1-13 12:20
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如题，我对四个分组运行同一个回归方程：y=a+b1x1+b2x2 我想检验四个回归结果中的b1是否有显著性差异，请问如何加入虚拟变量？ *设分组变量是g(=0、1、2、3)，自变量是x1、x2，因变量是y reg y g##c.x* *检验1组与0组间x1系数的差异： test 1.g#c.x1=0 *检验2组与0组间x1系数的差异： test 2.g#c.x1=0 *依此类推 *检验3组与0组间x1系数的差异： test 3.g#c.x1=0
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GMT+8, 2026-2-15 23:13
标签: 因变量经管大学堂：名校名师名课
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