怎样加控制变量

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我的数据时面板数据，数量很大。Y是被解释变量，X是解释变量
做回归的时候发现，x对Y回归时，p值为0，是显著的


我是一个一个加的控制变量，有的控制变量加上后X的p值增大，变的不显著，这个控制变量是不是就不用加了呢？

请大侠们给予指点

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关键词：控制变量 解释变量 面板数据

楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表示从最不显著的变量开始剔除，也可以用pe，表示从最显著的变量开始纳入。而显著性则决定哪些变量是会被最终模型采用的。希望能帮到楼主～

Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...

谢谢你的回答，但这样做有一个问题是容易把我的解释变量删了，很苦恼啊

Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...

有没有办法在保障我的解释变量X是显著性的基础上加控制变量呢。我的意思是本来X是显著的，加了某个控制变量以后p值突然变得很大

Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...

有没有办法在保障我的解释变量X是显著性的基础上加控制变量呢。我的意思是本来X是显著的，加了某个控制变量以后p值突然变得很大

逐步回归有个很大的弊端就是删除变量，其实有些变量单独解释时是不显著的，但是两个变量放在一起解释，他们是联合显著的，这时候即使单独变量不显著，模型也应该包含这两个变量。
例如：reg y x1 x2 x3 x4 回归后x3和x4都是不显著的，test x3 x4 后，这两个变量存在联合显著，那模型就应该包含这两个解释变量。
关于变量的刷选，是一件很麻烦的事情，要结合考虑单独显著性，联合显著，可觉系数（R平方，越大越好），模型F值（越大越好），AIC系数（越小越好）等等。所以不可能一两条代码就把变量确定下来了，楼主多尝试一下吧，我也是一步一步摸索出来的。

你刚说的，加入变量后，P值会变大，这就是联合显著范畴的，说明加入的变量没有起到好的作用，应该舍去，逐步回归就是按这个原理挑选变量的，至于联合显著的变量，需要自己一步步验证，过程比较繁琐。
另外，变量选择要遵循一个越少越好的原则，变量太多极有可能出现共线性，能用最少的变量解释最多的信息就是最好的模型。（也就是AIC准则）

Sat丶殇 发表于 2014-12-23 09:27
你刚说的，加入变量后，P值会变大，这就是联合显著范畴的，说明加入的变量没有起到好的作用，应该舍去，逐步 ...

非常感谢你的回答，我不怕麻烦，就是不知道怎么做。
就是说我一个一个的往里面加变量，哪个p值小，或对r方，f值和aic有贡献，就保留哪个变量，否则就剔除，是这个意思吗？

xulc432 发表于 2014-12-23 09:39
非常感谢你的回答，我不怕麻烦，就是不知道怎么做。
就是说我一个一个的往里面加变量，哪个p值小，或对r ...

先用单独变量做回归，选择显著性最强且R平方最大的，然后加入第二个变量，显著并且R平方提高了就留下这个变量，不然就舍去，同时还要比较哪个变量的R平方最大。之后加入第三个变量，以此类推。以上的过程可以用sw reg 直接得到，这个的弊端就是会舍去单独不显著，但是联合显著的变量组合，就需要一步步用test 来检验，检验的过程工程量是很浩大的，以5个变量为假设，两两检验就有10种，三三检验是10种，四四检验是5种，还有就是联合显著1种，5个变量就要检验26种，可想而知要是变量太多，这个过程就很耗时间。所以一般情况下以经济意义为主，考虑一些主要是联合显著性，还是以单独显著性作为最主要的依据。

Sat丶殇 发表于 2014-12-23 19:02
先用单独变量做回归，选择显著性最强且R平方最大的，然后加入第二个变量，显著并且R平方提高了就留下这个 ...

知道了，这下做的时候心里就有底了，太感谢了