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1000论坛币周一交论文急！！！SPSS Eviews ADF 平稳协整 granger 多元线性回归 - [悬赏 1000 个论坛币]	SPSS论坛	endless99fly 2011-4-10	6 3508	1006002952 2013-4-10 20:35:00
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分享多元线性回归: 乌小鱼子爱统计 2015-4-28 17:06; 自变量分类变量一定要处理成0/1，如果处理成1和2那么模型会默认为连续变量。系数的解释就是一类人的均值与另一类人均值的差异。党员比非党员高系数值个单位。怎么让截距有意义？对中化处理，centering 解释多元回归系数：在控制了XXX因素之后，b每增加一个单位对Y的影响增加。。。常数项没有意义，就是当所有变量为0时，Y的取值。获得预测值： predict yhat 获得误差项：实际观测值与预测值的距离 predict ye,re或者直接手动计算 risei-yhat 虚假相关农民工----犯罪率可能受到收入影响，农民工与犯罪率的关系是虚假的。犯罪率-----冰激凌销售可能受到气温影响气温高犯罪率升高数学考试成绩---是否拥有计算机是否拥有计算机与阶层正相关阶层与成绩正相关，所以计算机与成绩是虚假相关党员-----体重可能受到性别影响如何排除虚假相关？上大学对收入影响研究前提是所有变量一致，两个人只有上大学和没上大学的区别上大学----收入可能受到能力的影响，既影响上大学，又影响收入，所以上大学与收入可能是虚假相关（参见：brand xie 逆向选择问题；张俊生同卵双胞胎研究，直接控制了很多因素）关系链chain relationship X1---X2----Y 要解释X1如何影响Y，需要引入干扰变量（中介变量），即X1对Y的影响是通过X2来起作用的。例如：父亲的教育---儿子的教育----儿子的职业获得。 isei 国际职业地位指数 fedu 父亲受教育年限 risei儿子职业地位 educ_y儿子的教育 fedu---risei显著影响在纳入 fisei educ_y之后父亲受教育影响消失 fedu-----fisei---risei fedu------educ_y----risei 抑制变量 suppressor variables 两个变量表面上没有关联，但是控制第三个变量之后，原来的变量之间的关系显现，第三个变量就是抑制变量。一个一个尝试例：职业获得的性别差异职业地位是否有性别差异 male 对 risei 不显著放入教育之后 male对risei的影响显著交互作用 statistical interaction：两个变量之间关联的强度随着第三个变量的值的变化而变化。 reg lninc educ_y male reg lninc educ_y if male==0 reg lninc educ_y if male==1 看具体的教育回报，模型结果显示女性教育回报高，那么性别之间的回报之间的差异是否是显著的要看交互项系数是否显著。多因素：多个因素共同发生作用独立原因 X1 X2对Y的影响相互独立混淆效应 X1 X2非独立终极追求：因果关系; 个人分类: 统计|8 次阅读|0 个评论