作者QooHo (Qooo)
看板Statistics
標題[問題] 迴歸的干擾作用
時間Fri Jun 3 21:49:12 2016
大家好
想請問迴歸時可能遇到的干擾變數作用
如果迴歸出來選取的自變數是x1 x2
依變數是y
另外假設干擾變數是z1 z2
這樣干擾作用考慮
x1*z1 x2*z1 x1*z2 x2*z2的影響
是指分析出來作用顯著的話應該一起放入迴歸再去跑嗎?
這樣相乘後的結果跟x1之間會不會出現共線性問題
書上寫迴歸模式會像
y=β0+β1x+β2z+β3xz+誤差項
想問有沒有可能出現
y=β0+β1x+β3xz+誤差項 這樣的結果
干擾變數本身對迴歸式沒有貢獻
或是剩下
y=β0+β3xz +誤差項 的狀況
這樣應該解釋成x對y的作用完全受到z干擾嗎?
謝謝><
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1F：→ andrew43: 交互作用項是自變數相乘沒錯，但先中心化可避免共線性。 06/04 00:12
2F：→ andrew43: 小心，A和B交互作用顯著下單獨刪去A或B可能很危險。 06/04 00:21
3F：→ QooHo: 那請問如果逐步選取迴歸結果會將A或B刪去 這樣我應該選強 06/04 00:56
4F：→ QooHo: 制加入嗎 06/04 00:56
5F：→ QooHo: 請問如果B本身對迴歸沒有明顯效用的話也是如此嗎(就是有沒 06/04 00:58
6F：→ QooHo: 有加對判定係數沒影響) 謝謝你 06/04 00:58
7F：→ andrew43: 並不是非得如此，只不過此時刪去低階變數會讓交互作用項 06/04 01:53
8F：→ andrew43: 的意義變了。 06/04 01:53
9F：→ andrew43: 所以一般會建議在高階項存在時不要刪去低階項。 06/04 01:55
10F：→ QooHo: 好的 我會注意 非常謝謝你>< 06/04 02:58
11F：推 evilove: 順便一問，需要中心化 dummy var嗎？ 06/04 22:37
12F：→ andrew43: 若考慮交互作用，採用效應和為零的coding可避免共線性。 06/05 11:06
13F：→ andrew43: 但這應該不叫做中心化，但用意是一樣的。 06/05 11:07
14F：→ QooHo: 不好意思不太了解效應和的意思? 06/05 22:14
※ 編輯: QooHo (122.121.97.29), 06/07/2016 05:52:34
15F：→ andrew43: 抱歉我沒有用很嚴謹的方式說明。 06/08 01:07
16F：→ andrew43: 舉例來說，如果某因子有二個水準，你coding成(-1, 1)或 06/08 01:08
17F：→ andrew43: (0.5, -0.5)之類的就ok，但如果是coding成常見的 (0, 1) 06/08 01:08
18F：→ andrew43: 而把它拿去測試它與其它變數的交互作用，就可能會有共線 06/08 01:09
19F：→ andrew43: 性問題。 06/08 01:09
了解了 非常謝謝你!! 抱歉這幾天沒有看到回應現在才回覆
※ 編輯: QooHo (218.164.23.203), 06/10/2016 23:43:28