交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!

好东西，学习

黄老师您好！
想请教您一个关于交互项的问题，就是在一个省际面板数据回归中，可以同时存在一个解释变量与其余三个解释变量同时交互生成三个新解释变量吗，而且是同期的数据，这样做是不是有问题呀，期待您的解答，谢谢您！
Yit=X1it+X2it+X3it+X4it+X5it+X2it*X3it+X2it*X4it+X2it*X5it，可以这样设定吗

黃河泉 发表于 2018-7-17 17:16
看起来都不显著 (所以没有影响)！

黄老师您好！
想请教您一个关于交互项的问题，就是在一个省际面板数据回归中，可以同时存在一个解释变量与其余三个解释变量同时交互生成三个新解释变量吗，而且是同期的数据，这样做是不是有问题呀，期待您的解答，谢谢您！
Yit=X1it+X2it+X3it+X4it+X5it+X2it*X3it+X2it*X4it+X2it*X5it，可以这样设定吗

俊杰王子 发表于 2018-7-19 00:50
黄老师您好！
想请教您一个关于交互项的问题，就是在一个省际面板数据回归中，可以同时存在一个解释变量与 ...

只要有意义，当然是可以！

黃河泉 发表于 2018-7-19 07:59
只要有意义，当然是可以！

好的，谢谢您

非常感谢您的分享~~~

黄老师，感谢您的分享，读了您的讲义想请教您我这样理解是否正确以及有些疑问请教您：
如模型  Y=a1X1+a2X2+a3X1X2+B
1.在检验交互项对Y的影响时只需考虑系数a3是否显著，与a1  a2 是否显著无关
2.若在回归过程中去除主要项后交互项的系数显著也可去除该主要项设计模型（请问老师这样去除主要项是否可以一定程度的缓解共线性问题呢？）
3.对交互项进行中心化处理是为了寻找没有交互项时解释变量的系数及显著性，因此交互项中心化并非必要，可以用不含交互项的模型估计系数及显著性。
4.您讲义中回归用的是Robust，请问这种回归方法适用于哪种情况？为什么不用ols回归，随机效应模型，固定效应模型呢？

sunying275 发表于 2018-8-14 10:34
黄老师，感谢您的分享，读了您的讲义想请教您我这样理解是否正确以及有些疑问请教您：
如模型  Y=a1X1+a2X ...

1. 是的！2. 看不懂。3. 可能的话，我倾向不用中心化！ 4. 修正标准误！

黃河泉 发表于 2018-8-14 10:41
1. 是的！2. 看不懂。3. 可能的话，我倾向不用中心化！ 4. 修正标准误！

谢谢黄老师，弄明白了许多问题。可能是第二个问题我没说清楚
具体就是如果有两个模型
Y=a1X1+a2X2+a3X1X2+B
Y=a1X1+a2X1X2+B
如果模型一中交互项系数不显著，而模型二中交互项系数显著，是否能直接将模型设定为第二个模型？如果可以这种情况应该怎样在论文中交代或者解释呢？
感谢老师！

sunying275 发表于 2018-8-14 11:08
谢谢黄老师，弄明白了许多问题。可能是第二个问题我没说清楚
具体就是如果有两个模型
Y=a1X1+a2X2+a3X1 ...

这也是常见的情况，我记得我讲义中有特别谈到此部分，跟 Shen (沈中华教授) 有关！