稳健回归后能得到标准化回归系数吗？

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如题。 用OLS法得到的回归系数和ROBUST REGRESSION{stata rreg  }里的不相同，但是后者里面不能输出标准化回归系数啊，这怎么好对调整后的模型里的变量进行解释呢？（谁对方程的影响大？ ）难道就用OLS法的标准系数来看？？

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关键词：稳健回归 回归系数 标准化 regression regressio 标准化 系数

标准化系数很难说明问题的

比如，你是横截面数据，一般你的R2会很小，假设R＝0.3，

这时候，你即使求出标准化系数又能说明什么问题呢。这些变量只解释了30％，

在这些变量里面你再比较影响，个人决定没有什么意义。

 

我的数据R-SQUARE有将近0.8

并且一个分析没有标准化回归系数不就不完整了吗？只有绝对系数没有意义啊，我想知道众多因素里什么影响最大。

要得到标准化系数很容易，两个方法：一是根据标准化系数的定义手工计算，二是用outreg或esttab添加beta选项即可自动输出所有回归系数的标准化系数。

以下是引用与容在2007-10-13 18:45:00的发言：

我的数据R-SQUARE有将近0.8

并且一个分析没有标准化回归系数不就不完整了吗？只有绝对系数没有意义啊，我想知道众多因素里什么影响最大。

谁说没有标准化系数就不完整？

我看到的实证的文章就没有几个用标准化系数的。

你可以看看AER、JPE、Econometrica、JDE这些杂志上的文章。

而且对于0和1这种变量，标准化系数也不能说明什么。

加过了BETA 不支持 其他的语句能给完整的吗？ 谢谢

标准化系数的计算公式：beta=bi×（Si/Sy)。其中bi为非标准化变量回归的系数，Si为自变量的标准差，Sy为因变量的标准差。

至于outreg,esttab如何输出beta系数，看帮助文件即可。

谢谢 还是用公式算快些

关键是稳健处理后，是否那个公式还适用，你必须的推导出来。

因为，那个公式是针对普通回归的。

请教，用sas软件做稳健回归，得到的R2，能与OLS回归得到的R2比较吗？
因为OLS回归可以采用stepwise逐步法筛选变量，而稳健回归无法这样做，那两者结果有可比性吗