截距项的意义 应该要是看回归的性质来决定 认为他没有意义 是由於他根本不是我们关心的自变数 (解释变数) 所能解释的 那麽 他的意义就很明显了 截距项表示的就是 你的回归模型中 解释变数所不能解释的值 而残差 则是回归模型无法解释的值 这可能显示 我们可以找到更好的解释变项来解释你的被解释变数 有时候 如果当你手头上没有任何解释变数 但是要求你去预测你的被解释变数 根据模型来看 截距项 就是最好的预测 那麽他是否是没有意义的呢 而对财务研究中的定价模型来看 截距项的意义就很大了 他表示基金经理人的超额报酬率 (选股能力) 因此 在做研究的时候 至少你要了解他的意义是 X无法解释Y的部分 所以你可以找出其他的X来解释Y 使得截距项消失 (不显着) 至於截距项是没有意义的说词 我一直不解为什麽会有这样的说法 大概是我学的不够透彻 (orz) ※ 引述《anncelyc (尼尼仔)》之铭言： : 想请问各位大大， : 再我们做real data的回归分析的时候， : 通常统计软体都会帮我们跑出含有回归截距项的配适线 : 但其实都晓得那个截距项都是无意义的。 : 所以在这边小弟想请问一下，举例来说我们在做paper的时候 : 这些截距项需要把她留下吗? 还是说另外做检定方法将常数项删除? : 亦或是...? : 目前小弟正在进行一个关於房价和各个因子关系的回归... : 看到截距项就是一整个觉得怪= =... : 请板上高手帮我解释一下>"<... : 感激不尽 --

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