线性回归种变量测度单位变换的影响

最新推荐文章于 2025-04-30 10:51:50 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 线性回归 回归
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在应用计量经济分析中，有两个基础且重要问题需要关注：

  1. 改变因变量和（或）自变量的测度单位（the units of measurement）对OLS估计量将产生什么样的影响？

  1. 如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？

本篇文档是对第一个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。对第二个问题的回答将在下一篇文档中展开，旨在通过两篇精简的技术短文，对上述两个关键问题做出深入浅出
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线性回归中变量测度单位变换的影响
CodeWOW的博客
09-20 1222
具体来说，如果我们将一个解释变量的测度单位从A变换为B，那么对应的系数也会由原来的单位A/单位Y变为单位B/单位Y。具体来说，如果我们将解释变量的测度单位从A变换为B，那么截距项也会由原来的单位Y变为单位B。运行以上代码，可以看到原始测度单位下的截距项为[0.], 而变换测度单位后的截距项为[2.]. 可以发现，随着测度单位的变换，截距项的数值也发生相应的变化。运行以上代码，可以看到原始测度单位下的系数为[2.]，而变换测度单位后的系数为[0.02]。由此可见，测度单位的变换对系数产生了显著的影响。
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】二元Probit回归分析
qq_36130719的博客
07-27 286
Probit回归分析基于正态分布概率单位（probit）的概念。在Probit模型中，假设因变量Y的观测值是二元的，并且与一个或多个自变量X相关联。模型的目标是找到自变量X对因变量Y的概率影响。1. 二元响应变量（Binary Response Variable）Probit回归分析的因变量（响应变量）是二元的，即它只有两个可能的值，通常表示为0和1，或者成功与失败。2. 自变量（Independent Variables）自变量是影响二元响应变量的预测变量，可以是连续的、离散的或者定性的。
量纲对回归结果的影响_线性回归常见问题汇总，你想知道的都在这里
weixin_39707201的博客
02-12 697
本文以SPSSAU系统为例，针对线性回归的常见问题进行汇总说明。关于线性回归的分析思路及操作步骤，可阅读下方链接文章：SPSSAU：线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！①问题一：SPSSAU多元线性回归在哪儿？【通用方法】--【线性回归】。当考察一个自变量对因变量的影响称为一元线性回归，多于一个自变量的情况称为多元线性回归。②问题二：控制变量如何放置？控制变量指可能干扰模型的项，比如年龄，学历等...
量纲对回归结果的影响_谈一谈自相似(self-similarity) (II. 量纲分析)
weixin_31082779的博客
01-05 652
上回书说到量纲函数的两大基本性质。接下来我们讲物理学家的拿手绝活——量纲分析。二、 量纲分析(Chapter 1, P39-P52)研究具体问题时，我们试图得到描述现象的物理量之间的关系。因而问题往往划归为得到如下形式的关系： ，其中a是待定物理量， 是给定的物理量，称为控制参量（governing parameters）。之所以以不同字母区分，意在将具有独立量纲的参量 同量纲由这些参量导出的...
线性回归基础
蹒跚学步
03-29 1221
线性回归基础
机器学习中的数学——连续型随机变量的测度
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冯·诺依曼
10-05 1万+
连续型随机变量和概率密度函数的深人理解需要用到数学分支测度论的相关内容来扩展概率论。在《概率分布》中，我们已经看到连续型向量值随机变量xxx落在某个集合SSS中的概率是通过p(x)p(x)p(x)对集合SSS积分得到的。对于集合SSS的一些选择可能会引起悖论。例如，构造两个集合S1S_1S1​和S2S_2S2​使得p(x∈S1)+p(x∈S2)>1p(x\in S_1)+p(x\in S_2)>1p(x∈S1​)+p(x∈S2​)>1并且S1∩S2=0S_1 \cap S_2=0S1​∩S
逻辑回归及python实现
SQL__Learning的博客
06-06 1783
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。
风险测度MatLab源程序
12-19
其中，Copula-GARCH-VaR模型是一种非常有效的工具，它结合了Copula理论、广义自回归条件异方差（GARCH）模型以及风险价值（Value at Risk, VaR）方法，能够更准确地评估投资组合的风险。本文将详细介绍基于Copula-...
[回归分析][8]--变量的变换
weixin_30727835的博客
11-14 572
[回归分析][8]--变量的变换 这一节会讲关于变量的变换，如最常用的（做对数变换），和我们在什么情况下要做变换。 当然，要能做变换，我们必须要熟悉函数的形状，下面给出常见函数的图像。 （其实，当我们能由函数图像猜出函数式子的时候，可以使用非线性回归） 我们这里使用变换来做，看一个例子 这是一组年份与石油产量的数据data = {{1880, 30...
变量及资料类型
long_1998的博客
03-03 4679
变量及资料类型 变量的类型决定资料的类型 一份统计资料中可能包括所有的变量类型 变量类型 变量按变量值的性质分为不同类型： 类型 取值 举例 名义型变量 不连续数值 性别、种族、肤色、血型、颜色 有序型变量 不连续数值 喜欢程度(不喜欢/一般/喜欢/很喜欢)、临床检验结果(-/+/++/+++) 离散型变量 不连续数值 人数、红细胞计数 连续型变量 连续数值 身高...
测度定义_符号测度的复习提纲
weixin_39956443的博客
12-23 1920
第四章 符号测度定义4.1 可测空间 上的符号测度是一个从 到广义实数集的集函数，满足空集的函数值为0和可列可加性。定义4.2 一个可测分割 称为符号测度 的Hahn分解，如果 的任一可测子集都有非负的符号测度以及 的任一可测子集都有非正的符号测度。定理4.1 可测空间上的符号测度存在Hahn分解且在相差零测集的意义下唯一。证明思路 要找到满足条件的可测分割，只要找到。注意到 的任一可测...
回归方程的拟合优度检验_计量经济学第四讲（多元线性回归模型：基本假定，参数估计，统计检验）...
weixin_42416926的博客
01-01 9275
第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型3.1多元线性回归模型及其基本假定3.1.1多元回归模型及其表示解释变量至少有两个的线性回归模型，一般形式为 如果不作说明， 是不包括常数项的解释变量的个数；如果把常数项看做取值为1的虚变量，那么解释变量的个数是 .解释变量前的系数 称为偏回归系数，意义是当其他解释变量不变的时候，第 个解释变量变动一单位对应变量的影响。和一元一样，这里也有...
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基础的贝叶斯神经网络（BNN）回归
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的一维回归问题，输出均值和不确定性（方差）。示例，采用PyTorch实现，适合入门理解。这个例子用BNN拟合。y = x + 噪声。
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