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[问答] 交叉项问题 [推广有奖]

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小家碧玉emily 在职认证  发表于 2013-5-15 14:44:53 |AI写论文

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关键词:交叉项 解释变量

回帖推荐

jingju11 发表于3楼  查看完整内容

这些项之间并没有必然联系和规律。如果数据量不足够大,越多的项很可能造成更多的非sig的估计值,是较正常的现象。在不同的组合中,如果a和b都没有意义,而a*b有意义,或许值得进一步探讨。另外,包含交叉项,也更改了定义域或者向量空间,在解析个别effect时应区别对待。说白了,如果包含了A*B,A,B的估计值和不包含A*B是两码事,如何要求他们应该前后一致呢?。我想,for example, height+weight may predict gender. but when ...

沙发
邓贵大 发表于 2013-5-16 03:39:04
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Be still, my soul: the hour is hastening on
When we shall be forever with the Lord.
When disappointment, grief and fear are gone,
Sorrow forgot, love's purest joys restored.

藤椅
jingju11 发表于 2013-5-16 09:58:50
这些项之间并没有必然联系和规律。如果数据量不足够大,越多的项很可能造成更多的非sig的估计值,是较正常的现象。在不同的组合中,如果a和b都没有意义,而a*b有意义,或许值得进一步探讨。另外,包含交叉项,也更改了定义域或者向量空间,在解析个别effect时应区别对待。说白了,如果包含了A*B,A,B的估计值和不包含A*B是两码事,如何要求他们应该前后一致呢?。我想,for example, height+weight may predict gender. but when including one more BMI (similar to height*weight), all terms may predict nothing.
京剧
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板凳
小家碧玉emily 在职认证  发表于 2013-5-17 12:35:51
jingju11 发表于 2013-5-16 09:58
这些项之间并没有必然联系和规律。如果数据量不足够大,越多的项很可能造成更多的非sig的估计值,是较正常的 ...
有没有可能是因为a的样本太少了,我这里a是虚拟变量(取0 or 1)、b是连续变量,由于a取0的值在样本中的比例不到5%,所以造成了严重多重共线性,引起了不显著呢?

报纸
jingju11 发表于 2013-5-18 04:27:15
小家碧玉emily 发表于 2013-5-17 12:35
有没有可能是因为a的样本太少了,我这里a是虚拟变量(取0 or 1)、b是连续变量,由于a取0的值在样本中的比 ...
你的理解显然比我深得多。我很少关注MULITCOLINEARIT现象。但是,极端不均衡的数据也许会导致估计上的问题。京剧

地板
小家碧玉emily 在职认证  发表于 2013-5-18 11:46:13
jingju11 发表于 2013-5-18 04:27
你的理解显然比我深得多。我很少关注MULITCOLINEARIT现象。但是,极端不均衡的数据也许会导致估计上的问题 ...
谢谢,大概明白了,呵呵

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