楼主: nowan
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求助--logit中遇到的问题 [推广有奖]

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nowan 发表于 2006-5-18 23:23:00 |AI写论文

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我在做logit回归时,碰到个问题:

第一个问题:

(1)用enter(并没有对每个变量作回归系数检验剔除无关变量)有4个变量显著,而用forward时,也有3个变量显著,但其中有2个在enter中不显著的。

(2)而如果先对对每个变量作回归系数检验剔除无关变量后,再作enter,它的结果与forward几乎差不多。

为什么会这样?另外想更多了解逐步回归的缺陷。

第二个问题:

逐步回归能克服多重共线吗?

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关键词:logit Log forward enter 系数检验 logit

回帖推荐

rasu 发表于3楼  查看完整内容

1.变量选择是非常不好处理的问题,选择的方法不同可能得到不同的模型,而这些模型可能都是不错的(都能通过各种假设检验).所以要综合考虑,对得到的模型进行评估检验(例如:aic 残差检验等) 2.这个问题,也可以正向回归,反向回归,还有个(我记不太清了,名字可能说的不准),每种回归就可能得到不同的模型. 3.不能克服多种共线性. 4.上面的: 只要不是太严重的多重共线性,一般不是大问题,对系数的估计还是无偏的,只是增大了方差,导致部分不 ...

本帖被以下文库推荐

沙发
ivannj 发表于 2006-5-19 10:57:00
只要不是太严重的多重共线性,一般不是大问题,对系数的估计还是无偏的,只是增大了方差,导致部分不显著,但如果在大样本时便不是问题

藤椅
rasu 发表于 2006-5-20 19:55:00

1.变量选择是非常不好处理的问题,选择的方法不同可能得到不同的模型,而这些模型可能都是不错的(都能通过各种假设检验).所以要综合考虑,对得到的模型进行评估检验(例如:aic 残差检验等)

2.这个问题,也可以正向回归,反向回归,还有个(我记不太清了,名字可能说的不准),每种回归就可能得到不同的模型.

3.不能克服多种共线性.

4.上面的:

只要不是太严重的多重共线性,一般不是大问题,对系数的估计还是无偏的,只是增大了方差,导致部分不显著,但如果在大样本时便不是问题.

是不错的,只不过有多重共线形时,最后对模型的解释可能有些问题.但不会影响模型的精度.

上面是个人的理解.不对的地方大家多交流.

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板凳
sillyfeng 发表于 2006-5-25 01:07:00
个人不喜欢用logit筛变量的方法。没有什么理论基础的说。

报纸
danordio 发表于 2007-11-12 16:46:00

强啊!

地板
pine888 发表于 2007-11-14 00:25:00

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