关于回归模型中是否需要加入截距项的问题

runman 发表于 2015-12-14 22:09
你好，先感谢回复

我用的stata软件，进行普通的OLS回归，后面加noconstant就能实现不带常数项的OLS回归 ...

您好，您用stata做模型的时候不含截距项的代码是怎么实现的，我事了一下感觉不对啊

你用的什么回归模型？

我知道的情况是，如果单变量回归，一般要有截距项的；如果多变量回归，一般不要截距项的，不知道对不对。

wrwan123 发表于 2016-12-19 10:03
您好，您用stata做模型的时候不含截距项的代码是怎么实现的，我事了一下感觉不对啊

eg，
reg x y z, no constant

cathyzhyq 发表于 2016-12-20 00:24
eg，
reg x y z, no constant

no constant之间没空格？

runman 发表于 2016-12-20 19:53
no constant之间没空格？

对的，没有空格，弄错了不好意思啊。

请问楼主现在解决这个问题了吗？我也遇到相同的问题了

xddlovejiao1314 发表于 2015-12-14 21:07
就我个人所知，一般还是要加常数项的，因为在构建R^2时需要用到常数项。你现在出现的问题我怀疑可能是以 ...

老师，您好!我想请问一下，xtlogit命令的回归结果是不是没有截距项？

1. **回归模型中的截距项并非一定要加入**。理论上，一个回归模型中包含截距项（即常数项）是为了确保模型能够拟合数据的平均值。在一些情况下，比如当所有解释变量的均值都不为零时，或者你希望模型通过原点外的某一点时，加入截距是合理的。但有时，尤其是在理论或实际情境明确表明因变量在所有自变量为0的情况下应该也是0的情况（即直线应过原点），不包含截距项可以提供更准确的结果。

2. **审稿人的质疑**：如果文献中普遍包含了常数项而你的模型没有，这可能会引起审稿人对你的方法论选择的疑问。他们可能会关注模型的选择是否合理、是否违背了数据生成过程的基本假设等。因此，在提交论文时，你需要清晰地解释为什么决定不包含截距项，并且这种决定如何与你的研究问题和数据特征相一致。

3. **稳健性检验**：即使没有常数项，你确实可以通过多种方式来验证模型结果的稳健性：
   - 更换被解释变量或使用不同的指标测量同一概念。
   - 使用其他重要的解释变量或从不同角度考虑影响因素。
   - 尝试新的回归方法，例如使用固定效应模型、随机效应模型或其他更复杂的统计技术，看是否能够得到一致的结果。
   - 进行子样本分析，看看结果在不同的数据子集上是否稳定。

重要的是要说明你的模型选择背后的逻辑，并且通过稳健性检验来支持你的结论。如果可以的话，在论文中加入一个部分专门讨论你为何选择了不包含截距项的模型，以及这种选择如何影响了你的研究发现。这将有助于提高审稿人和读者对你的方法论的信心。
   
在论文写作过程中遇到这类问题是很正常的，关键在于能够清晰、合理地论证自己的决策，并通过多种方式验证结果的稳定性。希望这些信息能帮助你更好地准备和回答可能来自审稿人的质疑。

最后，请注意，在实际操作中，**模型的选择应该基于理论指导与数据检验相结合**。如果理论和实证分析支持不加截距项，则应坚持这一选择；反之亦然。重要的是确保你的方法论决策能够得到充分的辩护，并且在同行评审过程中能够站得住脚。

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