【oprobit】模型中量纲不同的变量需要做归一化处理吗？

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本人最近在写本科毕业论文，使用了oprobit模型，因变量是排序变量即1到5，而自变量包括了性别、年龄、婚姻状况、受教育程度以及收入和支出。问题在于收入和支出的数量非常大，都已经达到了几千几万，而其他变量要么是赋值的0和1，要么是排序。这些变量可以放在同一坐标系下进行回归么？
我看了蛮多参考文献他们要么直接假设模型是线性的，要么将收入和支出取自然对数然后再进行oprobit回归。但是都没有说清楚为什么那么做。
请求论坛的各位大佬帮忙解答！谢谢！

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关键词：oprobit Probit Rob bit 归一化 oprobit模型 stata

1. 可以的！2. 一般习惯会将数值较大的变量取 log，至于理由还没特别想过（不知有无人可提供一些建议），猜测是一方面可能使估计系数不会那么小，一方面可能可以降低一点异方差之问题（特别是被解释变量取对数时）！

可以把收入或支出变量都除以1000，数值就小了
单位是千元
没有必要一定是元啊

蓝色 发表于 2017-4-23 17:02
可以把收入或支出变量都除以1000，数值就小了
单位是千元
没有必要一定是元啊

谢谢！

黃河泉 发表于 2017-4-23 10:58
1. 可以的！2. 一般习惯会将数值较大的变量取 log，至于理由还没特别想过（不知有无人可提供一些建议），猜 ...

谢谢！