最有尺度回归方法适用于什么情况？

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请问最有尺度回归方法适用在什么情况下？比如我现在因变量是连续变量，自变量包括分类变量及连续变量，可以用该方法吗？

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关键词：回归方法 连续变量 分类变量 自变量 因变量 因变量 自变量

最优尺度回归是一种探索性的分析方法，用于解决在统计建模时如何对分类变量进行量化的问题。鉴于楼主你的因变量是连续变量，自变量包括分类变量及连续变量，做多元线性回归就好。如果楼主对最优尺度回归感兴趣，推荐张文彤老师《数据分析与挖掘实战案例精粹》第10章，有这个方法的案例。https://bbs.pinggu.org/thread-3720908-1-1.html，这里是对应的电子版链接，祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 15:55
最优尺度回归是一种探索性的分析方法，用于解决在统计建模时如何对分类变量进行量化的问题。鉴于楼主你的因 ...

我将分类变量进行了哑变量的变换，然后使用了线性回归方法，得到的调整后R值很小在0.3-0.4之间，请问一下，这个要怎么处理呢？

栀子花_念 发表于 2015-7-30 16:41
我将分类变量进行了哑变量的变换，然后使用了线性回归方法，得到的调整后R值很小在0.3-0.4之间，请问一下 ...

没明白你的意思，你是想处理啥呢？怎样使R^2变得更高？还是怎么解释回归模型？

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 16:44
没明白你的意思，你是想处理啥呢？怎样使R^2变得更高？还是怎么解释回归模型？

就是使怎样使R^2变得更高？

栀子花_念 发表于 2015-7-30 16:49
就是使怎样使R^2变得更高？

R^2表示的的自变量对因变量的解释程度，看你这模型貌似拟合的不是太好，调整R^2只有0.4左右，比较小。说明自变量对因变量的解释力可能还不够，一个办法是再增加与因变量可能显著相关的自变量，这类自变量可从文献中来/理论中来/常识中来。加了更多控制变量后，R^2自然会提高。不过也不要唯R^2论。我最近写了一篇文章，自变量有10多个吧，用的是分位数回归，R^2也比较低，但我个人认为没太大影响额，就继续按照模型结果解释了。祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 16:53
R^2表示的的自变量对因变量的解释程度，看你这模型貌似拟合的不是太好，调整R^2只有0.4左右，比较小。说明 ...

非常谢谢你！