[問題] 迴歸的干擾作用

看板Statistics作者 (Qooo)時間9年前 (2016/06/03 21:49), 9年前編輯推噓1(1推 0噓 18→)
留言19則, 3人參與, 最新討論串1/1
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>< -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.214.195.190 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1464961755.A.D1E.html
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06/04 00:12, , 1F
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, 1F
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06/04 00:21, , 2F
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, 2F
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06/04 00:56, , 3F
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
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制加入嗎
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06/04 00:58, , 5F
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
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06/04 00:58, , 6F
有加對判定係數沒影響) 謝謝你
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06/04 01:53, , 7F
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
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的意義變了。
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06/04 01:55, , 9F
所以一般會建議在高階項存在時不要刪去低階項。
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06/04 02:58, , 10F
好的 我會注意 非常謝謝你><
06/04 02:58, 10F
推
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順便一問，需要中心化 dummy var嗎？
06/04 22:37, 11F
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06/05 11:06, , 12F
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, 12F
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06/05 11:07, , 13F
但這應該不叫做中心化，但用意是一樣的。
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06/05 22:14, , 14F
不好意思不太了解效應和的意思?
06/05 22:14, 14F
※ 編輯: QooHo (122.121.97.29), 06/07/2016 05:52:34
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06/08 01:07, , 15F
抱歉我沒有用很嚴謹的方式說明。
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06/08 01:08, , 16F
舉例來說，如果某因子有二個水準，你coding成(-1, 1)或
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(0.5, -0.5)之類的就ok，但如果是coding成常見的 (0, 1)
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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
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06/08 01:09, , 19F
性問題。
06/08 01:09, 19F
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
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