作者shiz (Better Together)
看板Statistics
标题[请益] 关於统计回归常数项之问题
时间Sat Aug 14 11:07:35 2010
※ [本文转录自 Master_D 看板 #1CPVZXFs ]
作者: shiz (Better Together) 看板: Master_D
标题: [请益] 关於统计回归常数项之问题
时间: Sat Aug 14 10:01:03 2010
请问一下
若回归时将常数项纳入，可是R square很低，只有0.004
但常数项的显着性为0.000，表示有显着
不过若将常数项舍去，R square却高达0.810
自变项的显着性亦很高，为0.000
那该用何种模型跑呢？
谢谢
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1F：→ coldwind0912:您应该先考虑 常数项在模式中的意义是什麽? 08/14 14:14
2F：→ coldwind0912:另一个问题是 您的测量方法对於常数项而言是否有意义 08/14 14:14
3F：→ shiz:好的，谢谢回答！ 08/14 18:08
4F：→ yhliu:常数项已经显着了, 哪能去除? 08/14 20:53
5F：→ yhliu:无常数项模型之 R^2 算法不同, 其值总是偏高. 08/14 20:54
6F：→ yhliu:错误模型(无常数项)之回归系数推论是无效的! 08/14 20:55
7F：→ coldwind0912:请教y大的意思是 无常数项的屋回归模型是错误模型吗? 08/15 12:09
8F：→ coldwind0912:不好意思 上一句"屋"是误key 请省略 08/15 12:10
9F：→ yhliu:把模型中的重要成分(常数项)去除, 不算错误模型吗? 08/15 14:19
10F：→ coldwind0912:但以回归而言 常数项指的是截距(X为0时，Y之既存值) 08/15 15:30
11F：→ coldwind0912:在回归假定中 高於或低於极限值的估计是偏误的 08/15 15:31
12F：→ coldwind0912:许多社会测量 对X而言 往往没有0 此时截距是无意义的 08/15 15:31
13F：→ coldwind0912:那保留常数项於模式之中 只是让模式无法解释而已 08/15 15:32
14F：→ coldwind0912:例如Likert量尺、智商或是经中心化後的回归模式 08/15 15:33
15F：→ coldwind0912:基本上 舍去常数项(即使显着)也不一定是错误吧 08/15 15:34
16F：→ yhliu:空言理论可以说 "没有错"; 然而, 事实是资料呈现: 不能拿掉 08/15 18:22
17F：→ yhliu:常数项. 如果这与理论不符, 那到底资料是怎麽产生的? 08/15 18:23