回归分析中边际效应怎么求以及如何解释？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

边际影响在回归分析求法：对于线性模型边际影响就是其系数beta；对于非线性模型边际影响是不等于系数值的，特别是如：logit、probit、tobit、mlogit，ologit等模型，stata里用margin命令可求出。那么如何解释呢？
例如：如果一个多元线性回归模型回归方程为Y=aX1+bX2+...+c，对于线性模型边际影响就是其系数beta，即式中a,b等。可理解为在控制其他变量不变的情况下，当自变量X1增加1%，因变量变化为a%吗？（若a为正即因变量也增加a%，若为负则因变量减少a%）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：边际效应 回归分析 多元线性回归模型 Probit margin 回归分析 如何

像logit可以解释为变量变化一个单位，发生概率提高多少

可否理解为求因变量相对于自变量的导数？

多元回归剔除异常值：“一种方法：可通过“分析”下的“描述统计”下的“探索”下的“绘制”选项的“叶茎图”，看个案偏离箱体边缘（上端、下端）的距离是箱体的几倍，“○”代表在1.5-3倍之间（离群点），“*”代表超过3倍（极端离群点），然后可以从图中直接选择转至个案，剔除之。
另一种方法：可以通过“分析”下“描述统计“下“描述”下的选项“将标准化存为变量Z”，选择相应的变量，“确定”。将生成新变量，如果值超过2，可能是异常值。”

506232839 发表于 2017-2-27 16:07
像logit可以解释为变量变化一个单位，发生概率提高多少

是的，感谢~

你说的是弹性的概念，弹性是基于非线性模型的，就是 C-D函数。你这个多元线性模型反应的是边际效应，就是x增加1单位将导致y增加多少单位。

janeyaopeking 发表于 2020-3-2 15:46
你说的是弹性的概念，弹性是基于非线性模型的，就是 C-D函数。你这个多元线性模型反应的是边际效应，就是x增 ...

GMM模型可以求边际效用吗

柯占莲 发表于 2021-9-21 11:04
GMM模型可以求边际效用吗

可以啊

边际效应指的是一个自变量的单位变化对因变量的影响。在不同的模型中，边际效应的计算和解释会有所不同。

对于线性回归模型，边际效应就是回归系数本身。如果回归方程是Y = aX1 + bX2 + ... + c，那么a、b等系数就代表了相应的自变量每增加一个单位对因变量的影响量。例如，如果a=0.5，则说明当X1每增加一单位时，在其他条件不变的情况下，Y会增加0.5个单位。

但是，要注意的是，边际效应的解释并不是以百分比的形式表达的。比如，“当自变量X1增加1%，因变量变化为a%”这种表述并不准确。因为回归系数是基于绝对数值变化的，而非比例变化。如果要讨论百分比的变化，需要将数据转换为对数形式进行分析。

对于非线性模型（如logit、probit、tobit等），边际效应不再等于系数值本身，而是依赖于自变量的具体取值和模型的具体形式。例如，在Logistic回归中，边际效应是预测概率的导数，可以通过计算在特定点处的一阶导数来获得。使用Stata等统计软件中的`margins`命令可以方便地估计并输出这些边际效应。

解释非线性模型下的边际效应时，通常关注的是自变量如何影响因变量的概率或预期值的变化量，而不是简单的单位变化比。例如，在Logit模型中，“当X1增加一单位时，在X2和其他控制变量保持不变的条件下，Y=1的发生概率增加大约0.05”这样的表述会更加准确。

总之，边际效应的计算和解释依赖于所使用的具体统计模型，并且在非线性模型中的边际效应需要通过特定的方法进行估计。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用