楼主: 告旨
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[回归分析求助] 虚拟变量陷阱删除哪个变量? [推广有奖]

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告旨 发表于 2013-10-18 10:50:54 |AI写论文

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如题 。。共有四个变量d1 d2 d3 d4 实在不懂 虚拟变量陷阱应该删除哪个变量 。。。百度了下 说是删除哪个都可以。但是,我用excel做的时候,试了下,分别删除了d3和 d4,做出来后,coefficient值两次都不一样。然后用stata做,stata自动删除了d3。。。。stata是随机删的吗。。还是有方法有讲究的????求解。
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关键词:虚拟变量 coefficient EFFICIENT 用excel Stata 百度 excel

沙发
ywh19860616 发表于 2013-10-18 13:21:37
  1. . clear

  2. . sysuse auto
  3. (1978 Automobile Data)

  4. . tab foreign,gen(dum)

  5.    Car type |      Freq.     Percent        Cum.
  6. ------------+-----------------------------------
  7.    Domestic |         52       70.27       70.27
  8.     Foreign |         22       29.73      100.00
  9. ------------+-----------------------------------
  10.       Total |         74      100.00

  11. . edit

  12. . reg price weight length dum1

  13.       Source |       SS       df       MS              Number of obs =      74
  14. -------------+------------------------------           F(  3,    70) =   28.39
  15.        Model |   348565467     3   116188489           Prob > F      =  0.0000
  16.     Residual |   286499930    70  4092856.14           R-squared     =  0.5489
  17. -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.5295
  18.        Total |   635065396    73  8699525.97           Root MSE      =  2023.1

  19. ------------------------------------------------------------------------------
  20.        price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  21. -------------+----------------------------------------------------------------
  22.       weight |   5.774712   .9594168     6.02   0.000     3.861215    7.688208
  23.       length |  -91.37083   32.82833    -2.78   0.007    -156.8449   -25.89679
  24.         dum1 |  -3573.092    639.328    -5.59   0.000    -4848.191   -2297.992
  25.        _cons |   8411.113   3625.182     2.32   0.023     1180.915    15641.31
  26. ------------------------------------------------------------------------------

  27. . reg price weight length dum2

  28.       Source |       SS       df       MS              Number of obs =      74
  29. -------------+------------------------------           F(  3,    70) =   28.39
  30.        Model |   348565467     3   116188489           Prob > F      =  0.0000
  31.     Residual |   286499930    70  4092856.14           R-squared     =  0.5489
  32. -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.5295
  33.        Total |   635065396    73  8699525.97           Root MSE      =  2023.1

  34. ------------------------------------------------------------------------------
  35.        price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  36. -------------+----------------------------------------------------------------
  37.       weight |   5.774712   .9594168     6.02   0.000     3.861215    7.688208
  38.       length |  -91.37083   32.82833    -2.78   0.007    -156.8449   -25.89679
  39.         dum2 |   3573.092    639.328     5.59   0.000     2297.992    4848.191
  40.        _cons |   4838.021    3742.01     1.29   0.200    -2625.183    12301.22
  41. ------------------------------------------------------------------------------

  42. . xi:reg price weight length i.foreign
  43. i.foreign         _Iforeign_0-1       (naturally coded; _Iforeign_0 omitted)

  44.       Source |       SS       df       MS              Number of obs =      74
  45. -------------+------------------------------           F(  3,    70) =   28.39
  46.        Model |   348565467     3   116188489           Prob > F      =  0.0000
  47.     Residual |   286499930    70  4092856.14           R-squared     =  0.5489
  48. -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.5295
  49.        Total |   635065396    73  8699525.97           Root MSE      =  2023.1

  50. ------------------------------------------------------------------------------
  51.        price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  52. -------------+----------------------------------------------------------------
  53.       weight |   5.774712   .9594168     6.02   0.000     3.861215    7.688208
  54.       length |  -91.37083   32.82833    -2.78   0.007    -156.8449   -25.89679
  55. _Iforeign_1 |   3573.092    639.328     5.59   0.000     2297.992    4848.191
  56.        _cons |   4838.021    3742.01     1.29   0.200    -2625.183    12301.22
  57. ------------------------------------------------------------------------------
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