关于标准化回归系数

同意楼上的说法，标准化主要是为了去除纲量

标准化与否，是数据的标准化。标准化只是为了消除量纲的影响，对于常数项的检验，那一定是非标准化的（标准化的式子中没有常数项），与是否通过检验没有关系。

标准化是数据的标准化，是否标准化是看因变量和自变量是否有量纲的影响，如果量纲影响不大即用非标准化回归；如果量纲相差较大要把数据标准化，这时就没有常数项了，就不存在检验的问题了。

我赞成楼上的意见,标准化是解决变量的纲量的,如果对线性回归得到的数据进行标准化处理就是使其去除单位的影响,更加精确,从而使回归方程更易于表达,回归效果更加明显.而数据标准化之后,其常数项是不存在的了.是否标准化主要是看你的回归方程,并不是取决于常数是不是通过检验.

标准化是数据的标准化，是否标准化主要是看变量是否有纲量的影响，有则要标准化。而对数据进行标准化之后常数项就成了0，也就不存在时候要检验了。

使用标准化回归系数，可以消除自变量各单位之间的相互影响作用

当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可以采用标准化回归系数，

当我们只是想解释自变量对因变量的作用时，可以采用非标准化回归系数

标准化的系数可以比较自变量对因变量影响的大小，非标准化的主要用于预测模型，所以是按照使用目的，选择汇报的系数

说的明白一点，标准化回归系数主要就是进行因素(自变量)比较，判断究竟是那个因素对因变量变化的作用大。

标准化的数据消除了量纲的问题，而非标准化的数据能更形象的表示因变量与自变量之间的关系，标准化的数据更抽象

根据具体情况,可以选标准和非标准化系数.
其意义有所不同. 非标准化系数解释的是具有量纲(如变量值的单位,公斤, 厘米等)的自变量与应变量的关系.标准化系数可以比较不同量纲的自变量对应变量贡献的大小。另外是否标准化不是看常数项有没有通过检验。