虚拟变量的应用举例
@薄宣5646：spss中年度虚拟变量如何运用 -
富衫17176109024…… 分析--回归--线性,把IOP调入因变量框,把其它两个调入自变量框,确定.zhidao 得到的结果就是变截距的虚拟变量模型. 还是即变截距也变斜率的虚拟变量模型,那样的话,要生成一个新的自变量,即性别与能量的乘积,再回归就可以了.
@薄宣5646：什么是虚拟变量?它在模型中有什么作用 -
富衫17176109024…… 1)可以描述和测量定性因素的影响; (2)能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度; (3)便于处理异常数据.
@薄宣5646：为什么要使用还有怎么样使用虚拟变量 -
富衫17176109024…… 虚拟变量一般是用来表示不同类别、不同种类的
@薄宣5646：使用还有怎么样使用虚拟变量 -
富衫17176109024…… 回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的知解释变量. 如果有M个定性因素,一般道就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况版时,就要减掉这种情况的个数.如权 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在
@薄宣5646：虚拟变量 -
富衫17176109024…… 虚拟变量:许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,则用0-1变量来表示,用1表示具有某一＂品质＂或属性,用0表示不具有该＂品质＂或属性,这种的变量为虚拟变量. 解释变量:就是自变量,决定被解释变量,它是非随机变量. D-W检验的条件:样本数量大于16;一阶自回归;函数除自相关外其它条件均符合. 六个假设:解释变量之间不存在线性关系;解释变量的数学期望为零;解释变量的方差相同;随机误差项方差为零……(要是带课本回来就好了,实在是想不起来啦!)
@薄宣5646：在SAS中虚拟变量的用法
富衫17176109024…… <p>做logistic回归..</p> <p>data a;</p> <p> input y x f@@;</p> <p>cards;</p> <p>1 0 1331</p> <p>1 1 1656</p> <p>0 0 5461</p> <p>0 1 2492</p> <p>;</p> <p>proc logistic data=a descending;</p> <p> freq f;</p> <p> model y=x;</p> <p>run;</p> <p></p>
富衫17176109024…… 分析--回归--线性,把IOP调入因变量框,把其它两个调入自变量框,确定.zhidao 得到的结果就是变截距的虚拟变量模型. 还是即变截距也变斜率的虚拟变量模型,那样的话,要生成一个新的自变量,即性别与能量的乘积,再回归就可以了.
@薄宣5646：什么是虚拟变量?它在模型中有什么作用 -
富衫17176109024…… 1)可以描述和测量定性因素的影响; (2)能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度; (3)便于处理异常数据.
@薄宣5646：为什么要使用还有怎么样使用虚拟变量 -
富衫17176109024…… 虚拟变量一般是用来表示不同类别、不同种类的
@薄宣5646：使用还有怎么样使用虚拟变量 -
富衫17176109024…… 回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的知解释变量. 如果有M个定性因素,一般道就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况版时,就要减掉这种情况的个数.如权 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在
@薄宣5646：虚拟变量 -
富衫17176109024…… 虚拟变量:许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,则用0-1变量来表示,用1表示具有某一＂品质＂或属性,用0表示不具有该＂品质＂或属性,这种的变量为虚拟变量. 解释变量:就是自变量,决定被解释变量,它是非随机变量. D-W检验的条件:样本数量大于16;一阶自回归;函数除自相关外其它条件均符合. 六个假设:解释变量之间不存在线性关系;解释变量的数学期望为零;解释变量的方差相同;随机误差项方差为零……(要是带课本回来就好了,实在是想不起来啦!)
@薄宣5646：在SAS中虚拟变量的用法
富衫17176109024…… <p>做logistic回归..</p> <p>data a;</p> <p> input y x f@@;</p> <p>cards;</p> <p>1 0 1331</p> <p>1 1 1656</p> <p>0 0 5461</p> <p>0 1 2492</p> <p>;</p> <p>proc logistic data=a descending;</p> <p> freq f;</p> <p> model y=x;</p> <p>run;</p> <p></p>
