交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!

黃河泉 发表于 2022-4-17 08:48
通常是不会有这种情况出现的，我很难想像 X，Z，XZ 会共线！

回归结果中这三个项的系数都因为共线性省略了，我又单独把这三个拿出来做了回归，确实共线，我猜会不会因为都是虚拟变量的原因。谢谢老师您的回复。

YShaw 发表于 2022-4-18 10:24
回归结果中这三个项的系数都因为共线性省略了，我又单独把这三个拿出来做了回归，确实共线，我猜会不会因 ...

你这样的问法，不太可能有人可以回答你的问题。你的回归呢？变量定义呢？结果或错误讯息呢？

黃河泉 发表于 2022-4-18 15:51
你这样的问法，不太可能有人可以回答你的问题。你的回归呢？变量定义呢？结果或错误讯息呢？

不好意思老师，谢谢您的回复。我详细说一下哈。是这样的，我用了几个变量刻画销售人员的特征，其中有两个一个是性别，一个就是他们销售的商品的类型，结果变量就是销售额，商品类型是调节变量，就做了交乘项，然后回归结果里面，其他自变量（比如工资等）都没有问题，但是性别，商品类型以及他们的交乘项在结果中显示因为共线性被省略了，也就是这三项的系数都没有结果。然后我就单独把性别，商品类型以及他们的交乘项拿出来与销售额又做了一次回归，结果就只显示了一个变量的系数，其他两个变量就没有系数。这种情况是怎么回事啊？

YShaw 发表于 2022-4-20 22:21
不好意思老师，谢谢您的回复。我详细说一下哈。是这样的，我用了几个变量刻画销售人员的特征，其中有两个 ...

无法理解。

黃河泉 发表于 2022-4-21 06:56
无法理解。

好的老师，谢谢您

735795885 发表于 2017-4-23 17:05
黄老师您好，原式Y=a1*x1+u，此时a1显著为正；加入交互项x1*x2后，变为Y=a1*x1+a2*x1*x2,此时a2显著为正，而 ...

前辈您好，我也看了黄老师给您的解答，但是我还是不太理解，原式中的自变量系数a1显著为正，但加入交互项后的式子中的自变量系数显著为负，那自变量与因变量的关系前后不是相反了吗（在没有交互项的时候）？

黄老师，您好！我有一个疑问，不知道您是否介意帮我解决？我在做一个回归的时候，在研究工作时间、老年化和碳排放的关系时，当我考虑它们的关系时，得出的结果是lnCO2=1.079-0.239lnageing+0.092lnt+control variables (1)；当我考虑交互项时，结果是lnCO2=2.373+0.738lnageing-0.228lnt-0.221*(lnt*lnageing)+control variables (2)。这两个回归结果的系数都是显著的(p < 0.05)。您觉得这两个核心解释变量（主变量是工作时间）的符号都改变方向是可能的吗？还是我的数据或模型有问题呢？谢谢您！

黄老师，您好，有个问题想咨询您，不知您是否介意帮我回答？我在做关于工作时间、老年化和碳排放之间的关系，当我没有考虑交互项时，结果是lnCO2=1.079-0.239lnageing+0.092lnt+control variables (1)，当我考虑交互项时，结果是lnCO2=2.373+0.738lnageing-0.228lnt-0.221*(lnt*lnageing)+control variables (2)。两个公式的系数都显著 (p < 0.05)。我不太确定为什么两个核心解释变量的方向都变了（主变量是工作时间），您觉得这种情况是可能的吗？还是我的数据和模型有问题呢？谢谢您！

久恋雨 发表于 2022-5-1 08:46
黄老师，您好，有个问题想咨询您，不知您是否介意帮我回答？我在做关于工作时间、老年化和碳排放之间的关系 ...

太多人重复问这种问题，请好好看看我的讲义，里面都有谈到。

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