作者bmka (游子)
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标题Re: [问题] 回归分析中的常数项
时间Sun Jun 15 20:26:56 2008
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 134.208.32.109
推 anncelyc:感谢解释..不过小弟这边所谓的没意义.. 06/15 19:56
→ anncelyc:因为我研究的是房价...然後统计软体跑出来的截距项 06/15 19:56
→ anncelyc:应该解释成在各个变因皆=0的时候Y应有的值(应有的房价) 06/15 19:57
→ anncelyc:这在常理上并不合逻辑Orz..而且我跑出来的截距项 06/15 19:58
→ anncelyc:P-value过高..我是解释成这个截距项大於显着值太多 06/15 19:59
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这两句话自相矛盾
→ anncelyc:所以接受截距项等於零的对立假设..只是这样似乎也不能 06/15 19:59
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没有"接受"H0这种结论,
"fail to reject H0" is not equivalent to "accept H0"
→ anncelyc:直接删除截距项= = 06/15 20:00
→ anncelyc:小弟学的还不是很精..所以才会有很多的疑惑..不好意思 06/15 20:00
截距项还是应该要保留
因为你的model 有可能没有用到所有跟房价有关的变数
Consider the following example:
Suppose the true regression model for variable Y is given by
Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + e,
where e ~ N(0, sigma^2) and X1 is independent of X2.
What happen if we just regress Y on X1?
E[ Y | X1 ] = (b0 + b2 E[X2]) + b1 X1.
The intercept is given by b0 + b2 E[X2], and it can be non-zero
even when the true b0 = 0.
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 71.255.236.97
1F：推 anncelyc:大囧...原来是我打错了..是虚无假设才对= = 06/15 20:34
2F：→ anncelyc:感谢指正...^^" 06/15 20:34
※ 编辑: bmka 来自: 71.255.236.97 (06/15 20:43)
3F：推 Renk:不过如果是做研究的话 模型的设定应该要有其理论基础 可以看 06/15 22:00
4F：→ Renk:看之前文献是怎麽处理截距项的 应该不是能说丢就丢 说放就放 06/15 22:01
5F：→ Renk:通常都会保留截距项 不过不会着墨太多(甚至没有)去解释而已 06/15 22:02
6F：→ bmka:通常是去掉常数项要特别解释 06/15 22:11