【Python计量】statsmodels对虚拟变量进行回归

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已于 2024-09-04 10:31:42 修改

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分类专栏： python计量文章标签： python

于 2022-04-17 15:51:31 首次发布

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以伍德里奇《计量经济学导论：现代方法》的”第7章含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量“的案例7.8为例，讲解Python如何对虚拟变量进行回归分析。

例7.8 文件LAWSCH85包含了法学院毕业生起薪中位数的数据。一个关键的解释变量是法学院的排名。由于每个法学院都有一个排名，所以我们显然不能对每个排名都包括进来一个虚拟变量。因此我们可以将排名转换为排名范围，这需要用到pandas.cut函数。

一、导入数据

二、将连续变量转变为分类变量

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12-12

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weixin_46131409的博客

02-19

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用Python解决预测问题_多元线性回归模板

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02-04

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虚拟变量在线性回归模型中的应用

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【数学建模笔记】【第七讲】多元线性回归分析（二）：虚拟变量的设置以及交互项的解释，以及基于Stata的普通回归与标准化回归分析实例

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【因果推断python】11_分组和虚拟变量回归2

kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程

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R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

大数据部落

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22805 为什么需要虚拟变量？大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。例子：性别让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。其中e是随机效应，平均值为零。因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。首先，让我们生成我们需要的数据。 ...

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weixin_39637545的博客

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第二周：python实现线性回归(哑变量回归)的高效方法我怎么觉得自己就像小学生在写青创日记……知道了pickle是啥。pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。老板给了我一些pickle文件，找出最快的回归的方法。有一个很厉害的人叫Tirthajyoti Sarkar，写了一篇笔记，比较了八种常用的方法：https://www.freecodecamp.org/...

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python截面数据

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在计量经济学中，使用Python进行截面数据分析可以通过使用pandas和statsmodels库来实现。引用提供了一个使用伍德里奇《计量经济学导论：现代方法》中的案例13.3的代码示例，该案例使用了美国的垃圾焚化炉和住房相关数据进行分析。首先，需要导入所需的库和数据集。代码示例中使用了wooldridge库中的dataWoo函数来获取kielmc数据集，并使用pandas库的DataFrame来处理数据。然后，可以使用statsmodels库中的ols函数构建回归模型。代码示例中使用了C函数来创建年份虚拟变量，并使用nearinc和年份的交互项来控制住房价格的影响。最后，使用fit方法拟合模型，并使用summary方法来输出回归结果。引用提供了具体的代码示例，展示了如何设置回归模型并输出结果。引用则给出了结果摘要中的F统计量和p值。通过以上步骤，可以使用Python对截面数据进行回归分析，并获取统计结果。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【Python计量】独立混合横截面数据与邹氏检验](https://blog.youkuaiyun.com/mfsdmlove/article/details/125876669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]