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◆ From: 134.208.32.109 推 anncelyc:感謝解釋..不過小弟這邊所謂的沒意義.. 06/15 19:56 → anncelyc:因為我研究的是房價...然後統計軟體跑出來的截距項 06/15 19:56 → anncelyc:應該解釋成在各個變因皆=0的時候Y應有的值(應有的房價) 06/15 19:57 → anncelyc:這在常理上並不合邏輯Orz..而且我跑出來的截距項 06/15 19:58 → anncelyc:P-value過高..我是解釋成這個截距項大於顯著值太多 06/15 19:59 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 這兩句話自相矛盾 → anncelyc:所以接受截距項等於零的對立假設..只是這樣似乎也不能 06/15 19:59 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 沒有"接受"H0這種結論, "fail to reject H0" is not equivalent to "accept H0" → anncelyc:直接刪除截距項= = 06/15 20:00 → anncelyc:小弟學的還不是很精..所以才會有很多的疑惑..不好意思 06/15 20:00 截距項還是應該要保留 因為你的model 有可能沒有用到所有跟房價有關的變數 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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◆ From: 71.255.236.97
1F:推 anncelyc:大囧...原來是我打錯了..是虛無假設才對= = 06/15 20:34
2F:→ anncelyc:感謝指正...^^" 06/15 20:34
※ 編輯: bmka 來自: 71.255.236.97 (06/15 20:43)
3F:推 Renk:不過如果是做研究的話 模型的設定應該要有其理論基礎 可以看 06/15 22:00
4F:→ Renk:看之前文獻是怎麼處理截距項的 應該不是能說丟就丟 說放就放 06/15 22:01
5F:→ Renk:通常都會保留截距項 不過不會著墨太多(甚至沒有)去解釋而已 06/15 22:02
6F:→ bmka:通常是去掉常數項要特別解釋 06/15 22:11







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