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[问答] 关于多元线性回归常数项的问题,急!谢谢 [推广有奖]

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土豆烧牛肉111 学生认证  发表于 2023-4-21 15:41:35 |AI写论文

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请问各位大神:回归跑出来之后,操作步骤应该是没问题的,而且都显著的,但是整个调节效应图在X轴以下及Y值为负,违背常理,真是恼火,然后我导师喊我改下常数项,就从-3改到-1,Y值就变正了,这样可行吗?有文献支撑吗?谢谢回答,感激不尽!
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关键词:多元线性回归 线性回归 常数项 操作步骤 感激不尽 回归分析 多元回归分析

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邱宗满 发表于2楼  查看完整内容

如果不是具有现实意义的变量(例如因变量为x元之类的),而是量表类变量。 则调节效应图里的纵坐标范围并不重要。 原因在于数据可以根据需要平移,并不会改变核心的影响关系。 在调节效应中,常见的中心化就属于数据的平移。而标准化则属于特征缩放(平移+使用常数乘除法的缩放)。两种都不会影响核心的影响关系。如果数据进行标准化则调节效应图里的纵轴一般都会有负值。这是正常且合理的现象。 如果模型里还存在多个协 ...

沙发
邱宗满 学生认证  发表于 2023-4-21 20:30:36
如果不是具有现实意义的变量(例如因变量为x元之类的),而是量表类变量。
则调节效应图里的纵坐标范围并不重要。

原因在于数据可以根据需要平移,并不会改变核心的影响关系。

在调节效应中,常见的中心化就属于数据的平移。而标准化则属于特征缩放(平移+使用常数乘除法的缩放)。两种都不会影响核心的影响关系。如果数据进行标准化则调节效应图里的纵轴一般都会有负值。这是正常且合理的现象。

如果模型里还存在多个协变量,则某些研究者在绘图时,由于对回归分析不了解,可能没有将协变量的数值考虑进去,则会导致调节效应图的点比预期值更小,也就是整个图像整体往下平移,比较像你所描述的情况。

然而,无论是数据平移,特征缩放,还是忘记加协变量的数值,都不会影响核心的影响关系结果。

如果觉得有必要,可以对作图的数据同时加上/减去任意常数。
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藤椅
土豆烧牛肉111 学生认证  发表于 2023-4-22 19:34:39
邱宗满 发表于 2023-4-21 20:30
如果不是具有现实意义的变量(例如因变量为x元之类的),而是量表类变量。
则调节效应图里的纵坐标范围并 ...
万分感谢您抽出宝贵的时间来解答!回答专业,解释的又好,赞!辛苦了
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