[经济] 关于相关性分析，急！！！！ [推广有奖]

31楼

420948492 发表于 2010-7-24 11:41:31

7# kiddy_q

存在多个变量的情况下，应该做偏相关检验

有人的地方就有江湖

32楼

woshihzhqing 发表于 2010-7-24 11:44:24

P值是能拒接原假设的最小显著性水平。性关系系数是表明两个变量的性关系程度的。
10# kiddy_q

33楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:17:43

菜鸟说一句，错了请各位大虾批评。比如变量为：y, x1, x2。
相关系数的公式计算y和x1的关系，其中根本不涉及x2的数据；可是回归计算中的系数计算却会涉及到x2的数据，因而两者存在显著差别。
假如y和x1,x2分别正相关，那么做回归计算x1系数的时候，x2会来分润和稀释这个相关性，导致回归中x1的系数不如单独计算的相关系数醒目。

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34楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:19:05

至于样本数量，在不引起总体变化的情况下，样本越大就越接近总体，可靠性越好。

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35楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:26:03

用你的数据搞了一下，建议结果如下：

Source SS df    MS Number of obs =    16
F(  4, 11) = 17.18
Model .024766576 4  .006191644 Prob > F =  0.0001
Residual .003963868 11  .000360352 R-squared =  0.8620
Adj R-squared =  0.8119
Total .028730443 15  .001915363 Root MSE =  .01898

item1 Coef. Std. Err.    t P>t [95% Conf. Interval]

na -.4540557 .2103215 -2.16 0.054 -.9169702 .0088588
item4 -.0433938 .016853 -2.57 0.026 -.080487 -.0063005
item5 .0023748 .0006626    3.58 0.004 .0009163 .0038333
item6 .3832896 .1182281    3.24 0.008 .1230714 .6435079
_cons .4724177 .108321    4.36 0.001 .2340048 .7108305

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36楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:27:01

如果2、3不是你的核心变量，那么把他们都去掉，效果还不错。

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37楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:32:23

如果你很想要2，结果如下：

Source SS df    MS Number of obs =    16
F(  3, 12) = 16.99
Model .023254134 3  .007751378 Prob > F =  0.0001
Residual .00547631 12  .000456359 R-squared =  0.8094
Adj R-squared =  0.7617
Total .028730443 15  .001915363 Root MSE =  .02136

item1 Coef. Std. Err.    t P>t [95% Conf. Interval]

na -.6696417 .2063741 -3.24 0.007 -1.119292 -.2199911
item2 .1080853 .0358902    3.01 0.011 .0298873 .1862832
item4 -.0390382 .0186031 -2.10 0.058 -.0795709 .0014944
_cons .7815594 .0404899 19.30 0.000 .6933395 .8697793

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38楼

kilion2004

发表于 2010-7-24 12:34:33

如果你很想要3，结果如下：
   Source |    SS    df    MS             Number of obs =    16
-------------+------------------------------          F(  3, 12) = 15.60
   Model |  .022866596    3  .007622199          Prob > F    =  0.0002
Residual |  .005863847 12  .000488654          R-squared    =  0.7959
-------------+------------------------------          Adj R-squared =  0.7449
   Total |  .028730443 15  .001915363          Root MSE    =  .02211

------------------------------------------------------------------------------
   item1 |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
   item3 |  -.6708899 .2158867 -3.11 0.009 -1.141267 -.2005132
   item5 | .0019341 .0007952    2.43 0.032    .0002014 .0036668
   item6 | .3468903 .124147    2.79 0.016    .0763973 .6173833
   _cons | .4087064 .1045654    3.91 0.002    .1808779 .6365349
------------------------------------------------------------------------------

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