请问回归时候缺失变量和0变量对结果有什么影响？

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假设有1000个样本。两个解释变量
解释变量中有100个数值为“0”
10个数值为“.”

回归的时候要不要删除掉“0”或者删除“.”之后再回归呢？
不删除的话对结果有什么影响？是影响系数还是影响t，p值？
另外这个知识看书的话应该属于哪个章节啊？

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关键词：缺失变量 解释变量 影响 样本 知识

第一个问题：缺失值在回归前一般是要处理的，有多种处理方式。1）均值替代；2）多重补漏分析；3）删除；第二个问题：解释变量中有太多0，会使得变量呈右偏态分布，建议取对数处理一下变量。或者将连续变量处理为类别变量来分析。祝好运~

xddlovejiao1314 发表于 2016-9-11 11:06
第一个问题：缺失值在回归前一般是要处理的，有多种处理方式。1）均值替代；2）多重补漏分析；3）删除；第二 ...

谢谢回答啊，我问完还睡了一觉，想等有回答了再做，没想到回的这么快

被解释变量是教育年限，很多没受过教育的就有0值了，而且真的比例挺大的。这个能取对数或者分类成受教育水平再OLS吗？分类之后是不是就要做逻辑回归了啊？

mmnu 发表于 2016-9-11 14:21
谢谢回答啊，我问完还睡了一觉，想等有回答了再做，没想到回的这么快

被解释变量是教育年限， ...

你这个不是自变量么，以虚拟变量形式纳入模型即可。

xddlovejiao1314 发表于 2016-9-11 15:40
你这个不是自变量么，以虚拟变量形式纳入模型即可。

方成两边都有教育年限。左边的0值较少，右边的0值较多。
我看了一下方程左边的数值基本正态分布。右边的不正态了
这样可以用最小二乘法吧？
虚拟变量的话，要设定8个，觉得结果不是太好解释。
也想过把0替换成1，但好像不能这么干吧。
目前我就是按0在的状态OLS的。

mmnu 发表于 2016-9-11 19:53
方成两边都有教育年限。左边的0值较少，右边的0值较多。
我看了一下方程左边的数值基本正态分布。右边的 ...

OLS回归的基本假定是iid，即独立同分布，要得到无偏一致的估计量还得正态。所以可能你需要做相应的处理。受教育年限这个变量如果不是你关注的变量，那么处理为类别变量时不一定非要划分那么细的。比如可以考虑有没有上过大学将其划分为0，1之类的。

xddlovejiao1314 发表于 2016-9-11 20:58
OLS回归的基本假定是iid，即独立同分布，要得到无偏一致的估计量还得正态。所以可能你需要做相应的处理。 ...

我关注的就是受教育年限啊。
是父母受教育年限对子女受教育年限的影响。
所以方程两边都是受教育年限，没有别的变量了。
面对父母20-30%的0年，我也是很无奈。
如果这样不能OLS的话，我就不算不写这部分了。
或者我不做OLS，做个correlation的分析是不是对变量数值没有什么要求了啊？

mmnu 发表于 2016-9-11 21:32
我关注的就是受教育年限啊。
是父母受教育年限对子女受教育年限的影响。
所以方程两边都是受教育年限， ...

我个人觉得还是有要求额。

xddlovejiao1314 发表于 2016-9-11 20:58
OLS回归的基本假定是iid，即独立同分布，要得到无偏一致的估计量还得正态。所以可能你需要做相应的处理。 ...

您好，请问下，当自变量缺失时，用0替代，同时生成该自变量的虚拟变量（缺失取1，未缺失取0），最后在用因变量对这两个变量进行回归，这样做的用意是啥呀？

xddlovejiao1314 发表于 2016-9-11 20:58
OLS回归的基本假定是iid，即独立同分布，要得到无偏一致的估计量还得正态。所以可能你需要做相应的处理。 ...

您好，请问下，当一个自变量缺失时，缺失值用0替代，同时生成自变量的虚拟变量（数据缺失取1，未缺失取0），最后用因变量对二者进行回归，这样做的用意是啥呀？