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tag 标签: 自变量经管大学堂:名校名师名课

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一个自变量,多个因变量,是相关还是偏相关 SPSS论坛 xzeviews 2013-4-1 6 12084 木木211411 2019-6-3 09:19:03
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如果自变量与因变量互不为格兰杰关系该怎么办 EViews专版 xzeviews 2013-4-2 3 3273 胖胖小龟宝 2015-12-11 11:10:07
Fisher判别对于数据有没有要求? SPSS论坛 bigdog1984 2013-6-4 1 2041 bakoll 2015-2-11 22:09:11
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spss做最小二乘法,式子及分析方法,求助 SPSS论坛 07466 2013-7-15 1 5172 ermutuxia 2014-11-19 19:28:50
计量资料做因变量,计数资料做自变量应用什么单因素相关分析? attach_img 爱问频道 如燕等等 2013-7-28 1 8855 扁舟一叶 2014-8-21 20:26:19
将自变量分成了三个子变量做回归分析时怎么做 SPSS论坛 bky870913 2013-8-18 1 4178 jswu167 2013-8-21 22:13:35
求助:面板数据多元回归问题 attachment EViews专版 yrcx01070912 2013-4-14 2 2884 louislau2010 2013-8-19 13:11:15
两自变量对因变量的单独影响以及交互影响 数据求助 lanlyly 2013-8-14 2 2648 lanlyly 2013-8-16 23:08:14
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急求 新手入门区 是第三代 2013-4-21 4 1245 是第三代 2013-4-22 10:19:20
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几个统计学里的问题 SAS专版 myccc456 2013-3-24 2 1424 myccc456 2013-3-27 11:51:03
回归结果满意,还需要考虑自变量之间的共线性吗!!! Stata专版 finnching 2013-3-6 3 2653 finnching 2013-3-6 20:51:55
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分享 房价预测
accumulation 2017-1-5 18:40
自变量 Index 的参数等于 5.53 ,其 p-value 等于 0.00 。一元回归模型的 R-squared=96% 。 从结果上看,利用北京市房价指数 Index 计算北京市房价 Price 的方法具有一定的稳健性。用 Index 计算出 1994 年 11 月至 2007 年 5 月的北京市房价 Price ,其房价的变化趋势如下图: 从图像上看,北京市房价在 2001 年后呈现快速上升的趋势。特别地, 2006 年 1 月后,北京市房价的上涨速度加快,平均月房价上涨速度达到 1.99% 。因此,北京市房价存在泡沫,偏离其基本面价值的假设是合理的。 首先,需要对影响北京市房价的基本面因素进行选择与分析。对于基本面因素的选择,可以从需求因素、供给因素两个方面考虑。
个人分类: 金融学|0 个评论
分享 Lebesgue积分思想
hylpy1 2015-8-5 20:36
19 2 6 年, 在哥本哈根的一次演讲中, Le b es g ue 是这样阐述他的观点的: “按照Ri e m an n 的方法, 我们对依自变量x 的大小顺序所提供的不可分割的量求和, 这有如没有条理的商人数钱, 碰到硬币数硬币, 碰到纸币数纸币.而我们的做法像有条理的商人的做法: 我有一克朗的货币m (E l ) 个单位, 共值1.m(E l ). 我有两克朗的货币m(E2) 个单位, 共值2.m(E2). 我有五克朗的货币m (E5 ) 个单位, 共值5. m(E5 ). ~ 一等等.故, 总共有: S =1. m (E1 ) 十2. m (E2) 十5 · m (E5) 十⋯ ” 请注意L eb es g ue 在此例中所用的记号.他不是简单地写出m1 , m2 , m5 , 而是明确地标出集合Ej和该集合的测度m(Ej). Lebesgue的这个描述他的积分思想的形象比喻,为人津津乐道。
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分享 【转载】sas函数集锦
dream9876 2015-4-11 14:10
SAS的函数 SAS提供了比一般程序设计语言多几倍的标准函数可以直接用在数据步的计算中,其中包括所有语言都有的数学函数、字符串函数,还包括特有的统计分布函数、分位数函数、随机数函数、日期时间函数、财政金融函数,等等。 这些函数的调用方法类似其它语言,比如求x1,x2,x3三个自变量的和可以用函数SUM(x1,x2,x3) 。另外,SAS还提供了函数调用的另一种语法以便于把多个数据集变量作为函数自变量,其格式为“函数名(OF 变量名列表)”,其中变量名列表可以是任何合法的变量名列表,比如x1 ,x2,x3的和等价地可以用SUM(OF x1 x2 x3)或SUM(OF x1-x3)表示。注意两种写法不能混在一起,比如SUM(OF x1,x2,x3)和SUM(x1-x3)都是错的。 本小节对重要的函数加以介绍,其它详见《SAS软件:Base SAS软件使用手册》(高惠璇等编译,中国统计出版社出版)。 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650。 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身,否则为x右边最近的整数。 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身,否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。 LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数 。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在 区间的反函数,y取 间值。 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在 的反函数,y取 间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在 的反函数,y取 间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全 函数 此外还有符号函数SIGN, 函数一阶导数函数DIGAMMA,二阶导数函数TRIGAMMA ,误差函数余函数ERFC,函数自然对数LGAMMA,ORDINAL函数,AIRY 函数,DAIRY函数,Bessel函数JBESSEL,修正的Bessel函数IBESSEL,等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界,有利于写出可移植的程序。数组函数包括: DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数(注意当下界为1时元素个数与上界相同,否则元素个数不一定与上界相同)。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。 HBOUND k(x) 求数组x第 k维的上界。 三、字符函数 较重要的字符函数有: TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。 RANK(s) 字符s的ASCII码值。 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。 SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。 其它字符函数还有COLLATE,COMPRESS,INDEXC,LEFT,LENGTH,REVERSE,RIGHT,SCAN ,TRANSLATE,VERIFY,COMPBL,DEQUOTE,INDEXW,QUOTE,SOUNDEX,TRIMN,INDEXW。 四、日期和时间函数 常用日期和时间函数有: MDY(m,d,yr) 生成yr年m月d日的SAS日期值 YEAR(date) 由SAS日期值date得到年 MONTH(date) 由SAS日期值date得到月 DAY(date) 由SAS日期值date得到日 WEEKDAY(date) 由SAS日期值date得到星期几 QTR(date) 由SAS日期值date得到季度值 HMS(h,m,s) 由小时h、分钟m、秒s生成SAS时间值 DHMS(d,h,m,s) 由SAS日期值d、小时h、分钟m、秒s生成SAS日期时间值 DATEPART(dt) 求SAS日期时间值dt的日期部分 INTNX(interval,from,n) 计算从from开始经过n个in间隔后的SAS日期。其中interval 可以取'YEAR'、'QTR'、'MONTH'、'WEEK'、'DAY'等。比如,INTNX('MONTH', '16Dec1997'd, 3)结果为1998年3月1日。注意它总是返回一个周期的开始值。 INTCK(interval,from,to) 计算从日期from到日期to中间经过的interval间隔的个数,其中interval取'MONTH'等。比如,INTCK('YEAR', '31Dec1996'd, '1Jan1998'd)计算1996年12 月31日到1998年1月1日经过的年间隔的个数,结果得2,尽管这两个日期之间实际只隔1年。 其它日期和时间函数还有DATE、TODAY、DATETIME、DATEJUL、JULDATE、HOUR、MINUTE、SECOND 、TIME、TIMEPART等。详见《SAS系统-Base SAS软件使用手册》、《SAS系统-SAS/ETS软件使用手册》。 五、分布密度函数、分布函数 作为一个统计计算语言,SAS提供了多种概率分布的有关函数。分布密度、概率、累积分布函数等可以通过几种统一的格式调用,格式为 分布函数值 = CDF(' 分布', x , 参数表); 密度值 = PDF(' 分布', x , 参数表); 概率值 = PMF(' 分布', x , 参数表); 对数密度值 = LOGPDF(' 分布', x , 参数表); 对数概率值 = LOGPMF(' 分布', x , 参数表); CDF计算由'分布'指定的分布的分布函数, PDF计算分布密度函数值,PMF计算离散分布的分布概率,LOGPDF为PDF的自然对数,LOGPMF为PMF的自然对数。函数在自变量 x处计算,, 参数表表示可选的参数表。 分布类型取值可以为: BERNOULLI, BETA, BINOMIAL, CAUCHY, CHISQUARED, EXPONENTIAL, F, GAMMA, GEOMETRIC, HYPERGEOMETRIC, LAPLACE, LOGISTIC, LOGNORMAL, NEGBINOMIAL, NORMAL 或 GAUSSIAN, PARETO, POISSON, T, UNIFORM, WALD 或 IGAUSS, and WEIBULL。可以只写前四个字母。 例如,PDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的密度值(0.05844),CDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的分布函数值(0.975)。PMF对连续型分布即PDF。 除了用上述统一的格式调用外,SAS还单独提供了常用的分布的密度、分布函数。 PROBNORM(x) 标准正态分布函数 PROBT(x,df,nc) 自由度为df的t分布函数。可选参数nc为非中心参数。 PROBCHI(x,df,nc) 自由度为df的卡方分布函数。可选参数nc为非中心参数。 PROBF(x,ndf,ddf,nc) F(ndf,ddf)分布的分布函数。可选参数nc为非中心参数。 PROBBNML(p,n,m) 设随机变量Y服从二项分布B(n,p),此函数计算P(Y m)。 POISSON((lambda,n) 参数为lambda的Poisson分布Y n的概率。 PROBNEGB(p,n,m) 参数为(n,p)的负二项分布Y m的概率。 PROBHYPR(N,K,n,x,r) 超几何分布的分布函数。设N个产品中有K个不合格品,抽取n个样品,其中不合格品数小于等于x的概率为此函数值。可选参数r是不匀率,缺省为1 ,r代表抽到不合格品的概率是抽到合格品概率的多少倍。 PROBBETA(x,a,b) 参数为(a,b)的Beta分布的分布函数。 PROBGAM(x,a) 参数为a的Gamma分布的分布函数。 PROBMC 计算多组均值的多重比较检验的概率值和临界值。 PROBBNRM(x,y,r) 标准二元正态分布的分布函数,r为相关系数。 六、分位数函数 分位数函数是概率分布函数的反函数。其自变量在0到1之间取值。分位数函数计算的是分布的左侧分位数。SAS提供了六种常见连续型分布的分位数函数。 PROBIT(p) 标准正态分布左侧p分位数。结果在-5到5之间。 TINV(p, df ,nc) 自由度为df的t分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。 CINV(p,df,nc) 自由度为df的卡方分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。 FINV(p,ndf,ddf,nc) F(ndf,ddf)分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。 GAMINV(p,a) 参数为a的伽马分布的左侧p分位数。 BETAINV(p,a,b) 参数为(a,b)的贝塔分布的左侧p分位数。 七、随机数函数 SAS可以用来进行随机模拟。它提供了常见分布的伪随机数生成函数。 1.均匀分布随机数 有两个均匀分布随机数函数:UNIFORM(seed),seed必须是常数,为0,或5位、6位、7位的奇数。RANUNI(seed),seed为小于 2**31-1的任意常数。在同一个数据步中对同一个随机数函数的多次调用将得到不同的结果,但不同数据步中从同一种子出发将得到相同的随机数序列。随机数种子如果取0或者负数则种子采用系统日期时间。 2.正态分布随机数 有两种,NORMAL(seed),seed为0,或5位、6位、7位的奇数。RANNOR(seed),seed为任意数值常数。 3.指数分布随机数 RANEXP(seed),seed为任意数值,产生参数为1的指数分布的随机数。参数为lambda的指数分布可以用RANEXP(seed)/lambda得到。 另外若Y=alpha-beta*LOG(RANEXP(seed)),则Y为位置参数为alpha,尺度参数为beta的极值分布。若Y=FLOOR(-RANEXP(seed)/LOG(p)),那么Y是具有参数p的几何分布变量。 4.伽马分布随机数 RANGAM(seed, alpha),seed为任意数值常数,alpha0,得到参数为alpha的伽马分布。设X=RANGAM(seed, alpha),则Y=beta*X是形状参数为alpha,尺度参数为beta的GAMMA分布随机数。如果alpha是整数,则Y=2*X是自由度为 2*alpha的卡方分布随机数。 如果alpha是正整数,则Y=beta*X是Erlang分布随机数,为alpha个独立的均值为beta的指数分布变量的和。 如果Y1=RANGAM(seed,alpha),Y2=RANGAM(seed,beta),在Y=Y1/(Y1+Y2)是参数为(alpha,beta )的贝塔分布随机数。 5.三角分布随机数 RANTRI(seed,h),seed为任意数值常数,0h1。此分布在0到1取值,密度在0到h 之间为2x/h,在h到1之间为2(1-x)/(1-h)。 6.柯西分布随机数 RANCAU(seed),seed为任意数值常数。产生位置参数为0,尺度参数为1的标准柯西分布随机数。Y=alpha+beta*RANCAU(seed)为位置参数为alpha,尺度参数为beta的一般柯西分布随机数。 7.二项分布随机数 RANBIN(seed,n,p)产生参数为(n,p)的二项分布随机数,seed为任意数值。 8.泊松分布随机数 RANPOI(seed,lambda)产生参数为lambda0的泊松分布随机数,seed为任意数值。 9.一般离散分布随机数 RANTBL(seed, p1, …, pn)生成取1,2,…,n的概率分别为p1,…,pn的离散分布随机数。 八、样本统计函数 样本统计函数把输入的自变量作为一组样本,计算样本统计量。其调用格式为“函数名(自变量1,自变量2,…,自变量n)”或者“函数名(OF 变量名列表)”。比如SUM是求和函数,如果要求x1,x2,x3的和,可以用SUM(x1,x2,x3),也可以用SUM(OF x1-x3)。这些样本统计函数只对自变量中的非缺失值进行计算,比如求平均时把缺失值不计入内。 各样本统计函数为: MEAN 均值 MAX 最大值 MIN 最小值 N 非缺失数据的个数 NMISS 缺失数值的个数。 SUM 求和 VAR 方差 STD 标准差 STDERR 均值估计的标准误差,用STD/SQRT(N)计算。 CV 变异系数 RANGE 极差 CSS 离差平方和 USS 平方和 SKEWNESS 偏度 KURTOSIS 峰度 注意:数据集的存储一般是每行为一个个体的观测值,每列是个体的一个属性(变量),所以统计一般应该对列进行,而不是象这里对行进行,把各变量作为一个样本的各个观测处理。这里提供的函数主要用于进行一些自编程的计算。
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分享 多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件?
yatouha 2015-4-2 12:09
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。
个人分类: 统计|21 次阅读|0 个评论
分享 如何设置虚拟变量来检验不同组的回归系数的差异?
statalearning 2013-1-13 12:20
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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