加入变量没有通过显著性检验表示什么
如果不能通过显著性检验就说明，接受H0，H0的假设是该变量不能解释Y，所以，这个时候剔除该解释变量。
Jm-R2023-06-14 06:09:361
1.如何利用t统计量进行变量显著性t检验（不涉及矩阵推导及计算） 2.如何利用t统计量进行变量显著
独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。
CarieVinne 2023-06-14 06:09:351
只对一个变量进行联合显著性检验可以吗
这要具体看事情本身来确定，检验是考虑一个指标还是几个指标。
kikcik2023-06-14 06:09:344
如何检验几个变量的显著性
你有没有统计软件，SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行，点击工氦互份就莓脚逢协抚茅具-数据分析（没有的话，先选中加载宏-选中分析工具库，之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”，然后就可以出来啦。
再也不做站长了2023-06-14 06:09:331
如何判断变量对应变量的影响是否显著
（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。（2）标准差是衡量回归系数值的稳...
黑桃花2023-06-14 06:09:271
如何检验变量之间是否有显著差异
（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳定性
铁血嘟嘟2023-06-14 06:09:241
变量的显著性检验主要使用什么方法?
显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。 抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。 ⑴ 在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α； ⑵ 在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。 通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。这样的假设 检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。 最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些 ，反之，α取值大些。
韦斯特兰2023-06-14 06:09:241
约减型方程中怎么检验工具变量的联合显著性
你有没有统计软件，SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行，点击工氦互份就莓脚逢协抚茅具-数据分析（没有的话，先选中加载宏-选中分析工具库，之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”，然后就可以出来啦。CarieVinne 2023-06-14 06:09:231
一元线性回归模型中的变量显著性检验采用的是什么检验
变量系数采用t检验，模型方程显著性采用F检验
tt白2023-06-14 06:09:231
为什么存在异方差时变量的显著性检验失去意义
因为参数估计量的方差增大,所以t统计量值偏小,这样就容易将本来显著的变量判断为不显著,变量的显著性检验失去意义。多个变量的异方差检验要分别检验。当含有多个解释变量时，应以每一个解释变量为基准检验异方差。异方差一般指异方差性。异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。若线性回归模型存在异方差性，则用传统的最小二乘法估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数的进行有关显著性检验。对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为：如果nR^2>chi^2 (k-1），则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性。
左迁2023-06-14 06:09:201
u200b如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量 ？为什么是正确的？怎样理解？
如果不能通过显著性检验就说明，接受H0，H0的假设是该变量不能解释Y，所以，这个时候剔除该解释变量。
可桃可挑2023-06-13 08:15:131
如何判断变量对应变量的影响是否显著
（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。 （2）标准差是衡量回归系数值的稳...
豆豆staR2023-06-13 08:15:121
如何检验变量之间是否有显著差异
我们先谈谈线性回归模型回归系数比较，我总结了回归系数的比较方法：bf-bm=0，只是多了几个虚变量随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距，作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著，而截距差异显著。这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验？如何在r软件中实现？为此;data"，而本帖只针对上面的文献讲解两组回归系数之间的比较。多组线性回归模型的回归系数比较与两组之间比较类似:\)#读取外部csv格式数据mydata
gitcloud2023-06-13 08:15:112
怎么检验两个变量的相关系数是否显著？
相关系数的检验主要有两种方法：一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。关于t检验：检验r是否显著，即检验r是否不等于零。关于z检验：假设相关系数等于ρ，经过一系列步骤，计算出该假设在显著性水平α下为真的置信区间(通俗的讲，就是计算得到一个范围(rlow,rhi)，如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow<r<rhi)，那么原来的假设(相关系数=ρ)有（1-α）的把握成立)。扩展资料相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是，著名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自 平均值的 离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
meira2023-06-13 08:15:111
如何检验变量之间是否有显著差异
（1）参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。（2）标准差是衡量回归系数值的稳定性gitcloud2023-06-13 08:15:111
如何判断两个变量之间是否有显著性差异？
首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。再看r值，看相关性是强还是弱。
人类地板流精华2023-06-13 08:15:101
在多元线性回归模型中变量显著性检验的作用是什么
对原假设。在多元线性回归模型中的进行的变量显著性检验是有着对原假设的作用的。多元线性回归模型在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。
凡尘2023-06-13 08:15:101
变量显著性检验为什么还要检验beta0
变量显著性检验还要检验beta0原因：为了消除Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。确定两个变量相关之后，两个变量之间的相关是否是因为偶然因素产生的。如果是因为抽样造成的，就没有必要去探究，如果不是因为机遇造成的，就说明其背后存在一个系统的因素，即必然性，这个时候我们就有必要去深究其显著性。通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。
小白2023-06-13 08:15:091
多元线性回归模型中变量显著性检验的作用是什么
多元线性回归的显著性检验包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验，F统计量的计算公式为：根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到相应的临界值Fa，若F>Fa，则回归方程具有显著意义，回归效果显著；F<Fa，则回归方程无显著意义，回归效果不显著。扩展资料：建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。参考资料来源：百度百科-多元线性回归分析预测法
北有云溪2023-06-13 08:15:091
拟合优度检验与变量的显著性检验（t检验）的区别
其实我也不知道，我估计陈先强不会出这么变态的问题吧。
水元素sl2023-06-13 08:15:064
变量的显著性检验主要使用什么方法?
显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。 抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设）(nullhypothesis)，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternativehypothesis)。 ⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α； ⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。 通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。 最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。
NerveM
2023-06-13 08:15:041
变量显著性检验与方差显著性检验的关系
变量显著性检验与方差显著性检验的关系相关。根据查询相关公开信息显示，显著性检验分为不同的类别和对应不同的方法。数据的相关性及其检验和数据组之间的差异及其显著性检验是比较常见的两种统计分析方法，在地学、商业、教育、医学等都常用。
bikbok2023-06-13 08:15:041
设有以下共用体类型说明和变量定义,则变量c在内存所占字节数是 _____。 union stud { short int num; char
2
阿啵呲嘚2023-06-13 08:15:013
union u_type {int x; float y[3]; char z; }a; 则变量a的长度是（ ）。答案12的由来
这是一个共用体，共用体变量的长度是共用体中最长成员的长度，即为floaty[3]的长度4*3=12位共用体变量中每一时刻只有一个成员起作用，因为各个成员共用了一个地址空间，每时只能有一个成员使用变量的地址空间黑桃花2023-06-13 08:14:552
C语言 union联合体变量 计算问题
0x010a = 266左迁2023-06-13 08:14:545
C语言中共用体类型变量在程序执行期间
B 因为所有数据存起来 在使用时调用哪一个，根据条件查找到就在内存中驻留
ardim2023-06-13 08:14:493
结构体和共用体可以在定义的同时对变量进行初始化吗？
可以这样做：#include <stdio.h> struct aa{int x;int y;};union un { int a; char b; float c; } arr ={5};void main(){ struct aa xx={1,2};printf("%d %d %d",xx.x,xx.y,arr.a);}打印出：1 2 5
瑞瑞爱吃桃2023-06-13 08:14:481
结构体和共同体变量都不能进行比较操作
A 错误，不同结构体的成员名没有关系，同不同都可以，没有比较性。 B 错误，C99支持同类型的结构体整体赋值。 C 错误 ,typedef 关键字是取别名的意思，和定不定义新的数据类型没有关系。 D 对的，类型不一样，无法比较，除非强制转换。
善士六合2023-06-13 08:14:441
已知定义了如下共用体变量：union date {int i; char ch; float f;}b; 则变量b所占的内存长度为 9位
union date {int i; char ch; float f;}b,共用体占四个字节，struct{int x; float f}是8个字节，int与float在32位系统都是占用四个字节
康康map2023-06-13 08:14:241
定义一个共用体变量时，系统分配给他的内存单元是?
B.共用体中的不同变量起始地址都是相同的。就是说它们只是同一单元的不同别名而已。共用体的大小由成员中最大的那个成员决定。可桃可挑2023-06-13 08:14:201
C语言中共用体变量所占内存长度等于？
为最长的那个结构体的长度，结构体的长度还要注意下字节对齐的问题。CarieVinne 2023-06-13 08:14:137
共用体变量所占内存长度是
等于里面所占内存最大的那个变量的长度。计算机的发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一，对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响，并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域，已形成了规模巨大的计算机产业，带动了全球范围的技术进步，由此引发了深刻的社会变革，计算机已遍及一般学校、企事业单位，进入寻常百姓家，成为信息社会中必不可少的工具。它是人类进入信息时代的重要标志之一。随着互联网的提出发展，计算机与其他技术又一次掀起信息技术的革命，根据中国物联网校企联盟的定义，物联网是当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间环境以及状态信息实时的共享以及智能化的约翰·冯·诺依曼收集、传递、处理。计算机的应用在中国越来越普遍，改革开放以后，中国计算机用户的数量不断攀升，应用水平不断提高，特别是互联网、通信、多媒体等领域的应用取得了不错的成绩。1996年至2009年，计算机用户数量从原来的630万增长至6710万台，联网计算机台数由原来的2.9万台上升至5940万台。互联网用户已经达到3.16亿，无线网络有6.7亿移动用户，其中手机上网用户达1.17亿，为全球第一位。（2012-2013年中国计算机市场投资领域浅析）中总结：行业需求不乐观：12年和13年一季度软件行业收入增速分别为13.6%和8.5%，11和12年样本企业人员整体同比增长20.3%和15.6%，显示行业整体需求不乐观，多数企业在12年扩张速度放缓。薪酬压力仍大：12年和13年一季度软件行业整体薪酬增速分别为27.2%和22.8%，均超过当期收入增速，使得营业利润同比分别下滑12.4%和18.7%，未来几年多数软件企业薪酬压力仍大，面临员工和股东关于企业利润的再分配。
墨然殇2023-06-13 08:14:131
C++中为何不能对共用体变量名赋值？
共用体共用内存的，要通过其成员才直接存储的数据是什么类型的gitcloud2023-06-13 08:14:123
当说明一个共用体变量时系统分配给它的内存是（）。
当说明一个共用体变量时系统分配给它的内存是（）。 A.各成员所需内存量的总和 B.结构中第一个成员所需内存量 C.成员中占内存量最大者所需的容量 D.结构中最后一个成员所需内存量 正确答案：C
hi投2023-06-13 08:14:121
C 语言共用体变量在程序运行期间,满足( )。
B
西柚不是西游2023-06-13 08:14:114
怎样初始化共用体类型变量？C语言
#include <stdio.h> struct aa{int x;int y;};union un{ int a;char b;float c;} arr ={5};void main(){ struct aa xx={1,2};printf("%d %d %d",xx.x,xx.y,arr.a);}打印出：1 2 5水元素sl2023-06-13 08:14:111
在C语言中共用体变量各成员共用一块储存空间
共用体就是union，所有成员共用一个储存空间结构体struct，所有成员各自有自己的内存空间善士六合2023-06-13 08:14:104
若已定义了如下的共用体类型变量x，则x所占用的内存字节数为（）
Cdouble的内存瑞瑞爱吃桃2023-06-13 08:14:082
共用体变量所占内存长度等于？
长度最长的那个西柚不是西游2023-06-13 08:14:075
不是说不能把共用体变量作为函数参数吗？为什么我可以？
谁告诉你不可以了参考：http://baike.baidu.com/view/1698544.htm#3可桃可挑2023-06-13 08:14:072
定义一个共用体变量时，系统分配给他的内存单元是?
B.共用体中的不同变量起始地址都是相同的。就是说它们只是同一单元的不同别名而已。共用体的大小由成员中最大的那个成员决定。ardim2023-06-13 08:14:061
请教！C语言里面的共用体变量定义为什么不能初始化呢？
不知道谁写的不能初始化 结果好多书都写得不能初始化，真害人。明明可以用一个数据来初始化。
wpBeta2023-06-13 08:14:052
共用体变量初始化，但初始化表中是否可以有多个常量
1若初始化列表中只能有一个常量，则常量是赋给第一个成员，其他成员的值默认为"零"值。即数值默认是0，字符默认是""，字符串默认是空串。2要给其他成员初始化，则在第一个成员值后加上其他成员的初值，中间用逗号隔开即可。kikcik2023-06-13 08:14:042
共用体变量的问题
这要理解共同体的原理了，共同体中每个变量都占用同一个内存空间的，所以虽然i没有赋值，但c赋值了，所以i也有值，i的低两位正好是c[1]和c[0],所以i=100h+12=268
u投在线2023-06-13 08:14:033
函数可以返回一个共用体变量吗？为什么？解释清楚点
可以吧，估计
LuckySXyd2023-06-13 08:13:465
一个共用体变量能否同时存放其所有成员
不可以！！！！！！同一个内存段可以用来存放几种不同类型的成员，但在每一瞬时只能存放其中一种，而不是同时存放几种在给你介绍点公用体的知识：共用体变量中起作用的成员是最后一次存放的成员，在存入一个新的成员后原有的成员就失去作用；共用体变量的地址和它的各成员的地址都是同一地址；不能对共用体变量名赋值，不能在定义共用体变量时对它初始化；不能把共用体变量作为函数参数，也不能使函数带回共用体变量，但可以使用指向共用体变量的指针；共用体类型可以出现在结构体类型定义中，也可以定义共用体数组。
北境漫步2023-06-13 08:13:451
共用体变量
共用体实际共用的是同一块存储地址（看哪个变量类型大，最大类型的变量确定了地址的大小），比如int a，与long long b，假设int是4字节，long long是8字节，那么地址位数就是按8字节分配的，假设b的8字节的起始位置是0x0000，末位置是0x0007.那么a的起始地址是0x0000，末地址是0x0003。当你对任意一个变量赋值时都可能会改变a或b的值（因为共用同一块地址，比如对a赋值，如果前四位地址存储的数据不变，那么b就不变，对于b也是同样的道理），a，b的值都能读出来，因为分配了内存，只不过读出来的值可能和你预期的不一样而已。所以共用体的值都是以最后一次对那个变量赋值为准。北有云溪2023-06-13 08:13:451
共用体变量可以作结构体的成员，但结构体变量不可以是共用体的成员为什么是错的？
结构体可以是共用体的成员西柚不是西游2023-06-13 08:13:442
共用体变量可以作为函数参数吗？
这有什么不可以的，书上说错了。康康map2023-06-13 08:13:434
论文中某个变量的测度什么意思？
（1）变量名在VB中是不区分大小写的（如ABC、aBc、abc等都是一样的）。C语言中区分大小写。不同的语言有不同的规则。（2）定义和使用变量时，通常要把变量名定义为容易使用阅读和能够描述所含数据用处的名称，而不要使用一些难懂的缩写如A或B2等。例如：假定正在为水果铺编一个销售苹果的软件。我们需要两个变量来存储苹果的价格和销量。此时，可以定义两个名为Apple_Price和Apple_Sold的变量。每次运行程序时，用户就这两个变量提供具体值，这样看起来就非常直观。具体方法是：通过用一个或多个单词组成有意义的变量名来使变量意义明确。例如，变量名SalesTaxRate就比Tax或Rate的意义明确得多。（3）根据需要混合使用大小写字母和数字。一个合理协议是，变量中每个单词的第一个字母大写，例如：DateOfBirth。（4）另一个合理协议是，每个变量名以两个或三个字符缩写开始，这些字符缩写对应于变量要存储数据的数据类型。例如，使用strName来说明Name变量保存字符串型数据。这种命名方法叫匈牙利命名法格式 变量类型 + 变量名字比如刚才说的strname "str" 是"string"的缩写 "Name" 则是变量名字
陶小凡2023-06-13 08:13:421
面板数据一定要虚拟变量吗
面板数据并不一定要使用虚拟变量。面板数据指的是在时间上有多个观测值、在横截面上有多个个体的数据集。在面板数据中，个体之间的差异和时间上的变化都可以被用来进行分析。而虚拟变量是指用二进制变量表示一个分类变量的取值，例如用0表示女性、1表示男性。虚拟变量在面板数据中的作用主要是将分类变量转化为数值变量，方便进行计量经济学分析。但是，在面板数据中，如果分类变量只有两个取值，也可以直接用0和1表示，不需要使用虚拟变量。此外，如果分类变量的取值很多，但是只需要控制其中的一部分变量，也可以不用虚拟变量，而是将其中需要控制的变量提取出来，进行分析。总之，是否使用虚拟变量取决于具体的研究问题和数据集的特点，需要根据实际情况来决定。人类地板流精华2023-06-13 08:13:4115
开题报告要确定模型和变量吗
开题报告要确定模型和变量。确定模型和变量是开题报告的核心，变量又分内生变量和外发变量。开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。是一种新的应用写作文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理。
小菜G的建站之路2023-06-13 08:13:401
为什么控制变量后有回归系数
控制变量系数是否显著不重要，甚至你都可以不报告控制变量系数。控制变量的目的在于缓解核心解释变量的遗漏变量偏差问题（即内生性问题的一种）。然而，控制变量本身也可能存在一定的内生性，其回归系数可能出现有偏性和非一致性，因此其系数的参考意义并不大。所以，控制变量本身的系数和显著性并不重要，因为这并不是控制变量的目的所在。水处理设备价格_富达日化，源头厂家设备值得一看的水处理设备相关信息推荐水处理设备价格，投资可大可小，设备一机多用，免费提供技术支持水处理设备价格配方，免费学习生产技术，提供办厂证件，包装和原料。湖南省富达日化有限..广告异形海绵_专业生产厂家_坤诚海绵值得一看的海绵相关信息推荐异形海绵「坤诚海绵」橡塑海绵，包装海绵，异型海绵，沙发海绵，种类全，价格优长沙坤诚海绵制品有..广告大家还在搜蓝月传奇2四人斗地主两副牌下载自考本科科目一览表订花icp许可证就找易快办科技美甲学校情人节礼物 选宝格丽注会报名时间品质生活-贴心服务-特惠专场洗碗机品牌欧倍力-知名的洗碗机品牌--欧倍力专业研发-精心设计用心服务全国洗碗机免费服务热线
大鱼炖火锅2023-06-13 08:13:371
核心自我评价不能作为因变量么
不可以。根据查询文秘网可知，以核心自我评价为自变量，工作满意度、工作倦怠为因变量，分别进行分层回归分析。所以说核心自我评价不能作为因变量，必须作为自变量进行分析。因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。水元素sl2023-06-13 08:13:371
基准回归中的控制变量可以做异质性吗
一是核心解释变量x是否影响被解释变量y，二是具体的影响机制，即x如何影响y。为了回答第一个问题，论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验，包括对模型的特定假设进行检验（如DID的平行趋势检验），对模型可能存在的因果推断问题（内生性）进行讨论、检验和缓解，排除可能影响研究结论的其他干扰性因素，对x影响y的预期效应和滞后效应进行讨论等一系列的稳健性检验。某些情况下，对基准回归结果的识别条件检验和稳健性检验甚至需要占据实证部分篇幅的一半以上。如此大费周章的原因或者说目的在于，一方面，回答好x是否影响y这个问题是进一步分析影响机制的基础，因此确保x对y的影响稳健可信是实证设计的基本要求；另一方面，我们要赶在读者或审稿人提出“灵魂拷问”之前把论文中可能存在的或大或小的问题都给考虑到，想读者之想，思审稿人之思，虽然不管我们怎么绞尽脑汁去发现和填补这些漏洞，审稿人总是能够提出一些“奇奇怪怪”的问题，但前期做足工作可以把这些问题被问到的可能性降到最低。对第二个问题进行回答可以增加论文的科学性、故事性和丰满度。x对y存在一定的影响，并且这种影响是稳健的，在此基础上我们还想知道x对y的影响究竟是通过什么渠道实现的，即探讨“存在性”背后的“过程性”。对客观影响机制的探讨本质上就是对现实经济运行规律的一种总结与提炼，体现了社会科学研究的“科学”之所在。如果怀疑变量m是x对y作用背后的机制，那么论文的理论分析部分就要对这一机制的基本逻辑进行较为清晰的分析说明，然后在实证部分对这一机制进行检验。机制检验没有一个固定的范式，一般需要结合论文的研究内容、理论、模型，甚至是所使用的数据进行设计，但是经济学研究的机制检验应尽量避免使用中介效应模型，原因在于（引自我在知乎的回答）：相比于管理学、心理学等学科领域，经济学更强调变量之间因果关系的推断，而恰恰由于中介效应模型没有考虑到中介变量可能存在的内生性，因此该模型可能符合管理学的研究范式，但不符合经济学研究范式。ardim2023-06-13 08:13:371
工具变量回归显著性降低有影响吗
工具变量其实，即使工具变量通过检验，也不一定是个好工具变量。斯坦福大学的Xu yiqing老师最近发了一篇文章，重现了几个顶刊上几十篇论文的结论，发现工具变量存在一定程度的滥用。好的工具变量一定是先在逻辑上行得通，然后通过检验。而且题主说的检验不知道是什么检验，单个工具变量需要关注外生性、相关性两个条件，多个工具变量还需要关注过度识别等问题。因此，题主遇到的“加入工具变量后不显著”的问题，可能有两个原因：不加入工具变量时，其他因素对被解释变量的影响被错误的认为是核心解释变量的显著作用，这种情况下需要逻辑上先判断哪些因素会影响核心解释变量，是否能控制都尽量控制住了，如果没有，就有必要使用其他方法进行因果识别，例如工具变量法、倾向匹配法，如果是面板数据也要考虑更换方法加入工具变量变得不显著，有两种情况，1）当工具变量选取的合适的时候，核心解释变量对被解释变量的因果关系被正确识别，可能这个关系就是不显著的，工具边框堵上了未观测因素的“后门”；2）当工具变量选取的不合适时，加入错误的工具边框可能会扭曲因果关系，参考前文说的xu yiqing老师的文章。水元素sl2023-06-13 08:13:361
为什么控制变量回归系数不重要
控制变量系数是否显著不重要，甚至你都可以不报告控制变量系数。控制变量的目的在于缓解核心解释变量的遗漏变量偏差问题（即内生性问题的一种）。然而，控制变量本身也可能存在一定的内生性，其回归系数可能出现有偏性和非一致性，因此其系数的参考意义并不大。所以，控制变量本身的系数和显著性并不重要，因为这并不是控制变量的目的所在。LuckySXyd2023-06-13 08:13:361
工具变量稳健gmm不显著
工具变量稳健gmm不显著解决方法如下。1、第一阶段回归，使用工具变量和其他的外生变量（非核心控制变量）对核心解释变量进行回归。2、第二阶段回归，使用第一阶段回归的拟合值作为核心解释变量再进行回归。
Chen2023-06-13 08:13:351
多元线性回归时，有几个变量vif大于10.怎么处理
应该删除这个方差扩大因子VIF大于10 的变量，再重新线性回归，检验多重共线性。Vif大于10表明自变量间存在严重多重共线性，具体哪几个变量间存在还要看相应的表才行。主要看结果是否合理，能否用专业知识来解析！比如，回归系数的正负号是否符合常理，该有意义的变量是否纳入方程等。多重共线性只是会影响变量的显著性和符号等，如果两者受影响不大，对核心解释变量和被解释变量有较大影响的共线性严重变量也不用因为多重共线性而剔除。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。由于都化成了标准分，所以就不再有常数项 a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分 0 ，当等式两端的变量都取 0 时，常数项也就为 0 了。多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。参考资料来源：百度百科-多元线性回归
北营2023-06-13 08:13:341
工具变量显著好还是不显著好
你好，经过我查阅相关资料得知工具变量显著好，方便观察在核心解释变量的角度，结果不显著。可能是因为与其他的变量产生了比较严重的共线，使得方差扩大了。具体的操作是，直接使用拟合值对y进行回归，如果是显著的话，逐步加入其他的控制变量，看看是哪个变量导致了方差的膨胀；也可以简单的看看和其他变量的相关性，如果高度相关，也可能会导致x对y的效应被其他的控制变量覆盖了。站在拟合值的角度考虑，还有可能是工具变量对核心解释变量的解释并不足够好。具体的判断标准，可以看看第一阶段回归的可决系数，如果可决系数很小，说明拟合的x与实际的x可能相差比较大（因为没有比较好的被解释）。这个时候可以看看能不能增加其他变量，使得可决系数增加。希望能够帮助到你。gitcloud2023-06-13 08:13:341
核心解释变量只有几个取值
两个。核心解释变量只有两个取值。取值是指包含在特定要求范围内的所有数值的集合被称作取值范围。瑞瑞爱吃桃2023-06-13 08:12:021
系统gmm需要核心解释变量显著吗
需要。根据查询个人图书馆官方网站显示，系统gmm需要核心解释变量显著。解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响。
无尘剑
2023-06-13 08:12:021
xthreg命令中如果门限变量就是核心解释变量，那么rx可以与qx相同吗
人大经济论坛上，黄河泉老师说可以的无尘剑
2023-06-13 08:12:012
stata用不同模型估计的核心解释变量系数相差比较大怎么办
stata用不同模型估计的核心解释变量系数相差比较大的时候应该去直接修改。无尘剑
2023-06-13 08:12:001
固定效应可以有三个解释变量吗
可以。采用LSDV法估计双向固定效应模型，分别用三个核心解释变量构造了三个方程，被解释变量和控制变量相同。发现三个方程控制变量的回归系数以及标准误都是一样的。标准误是聚类稳健标准误，只有核心解释变量和常数项的回归系数与标准误有差异。大鱼炖火锅2023-06-13 08:11:591
控制变量会影响解释变量的显著性吗
会影响。在模型中加入控制变量会降低核心解释变量的显著性，控制变量加的越多，核心解释变量的显著性就会越低。凡尘2023-06-13 08:11:591
核心解释变量不随时间变动用什么回归方法
固定效应回归。固定效应回归是一种空间面板数据中随个体变化，但不随时间变化的一类变量方法，所以可以用固定效应回归。阿啵呲嘚2023-06-13 08:11:581
核心解释变量有两个需要分开回归吗
分类变量使用“虚拟变量”处理，注意虚拟变量陷阱，多元回归，回答之中有个是错误的，不需要单独一个变量做回归，在假设性检验可以处理无效的变量。meira2023-06-13 08:11:581
核心解释变量取对数,被解释变量未取对数,回归系数怎么解读
在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。北有云溪2023-06-13 08:11:581
vif大于10的变量都要删除吗
当某个变量的VIF超过10,需要逐一删除解释变量。当删除掉x k 时,发现VIF低于10,从{x k,x i}中删除掉IV较低的一个。Vif大于10表明自变量间存在严重多重共线性，具体哪几个变量间存在还要看相应的表才行。主要看结果是否合理，能否用专业知识来解析！比如，回归系数的正负号是否符合常理，该有意义的变量是否纳入方程等。多重共线性只是会影响变量的显著性和符号等，如果两者受影响不大，对核心解释变量和被解释变量有较大影响的共线性严重变量也不用因为多重共线性而剔除。由于都化成了标准分，所以就不再有常数项 a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分 0 ，当等式两端的变量都取 0 时，常数项也就为 0 了。多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。韦斯特兰2023-06-13 08:11:581
核心解释变量可以有两个吗
核心解释变量可以有两个。用滞后变量做稳健性检验时，可以有两个核心解释变量，但只有其中一个滞后一期才显著，要解释为什么要加其中一个滞后。hi投2023-06-13 08:11:571
控制变量存在中介效应导致核心解释变量不显著怎么办
控制变量存在中介效应导致核心解释变量不显著解决如下：。由于三个因素对自变量和因变量产生影响造成的双变量只有AC模型的系数和显著性的夸大，但是如果被控制变量是中介变量，回归结果会对研究者造成误导，把本来存在的A对C的影响给过滤掉后得出错误的结论弃真错误其次，检验核心解释变量与被解释变量间是否存在显著相关关系，在不加入其他控制变量的情况下运行二元回归。黑桃花2023-06-13 08:11:571
回归时一定要核心解释变量对被解释变量单独回归么
不单独回归。没有核心解释变量的模型不单独回归，需要使核心解释变量和扰动项才可以，回归模型对统计关系进行定量描述的一种数学模型。韦斯特兰2023-06-13 08:11:571
回归方程的解释变量中，可以全是核心解释变量吗，比如解释变量x1～6，全作为核心解释变量？
是的，回归方程的解释变量中可以全是核心解释变量。回归分析的目的是探究两个或多个变量之间的关系，核心解释变量是可以作为解释变量使用的。然而，如果所有解释变量都是核心解释变量，也可能会出现多重共线性的问题，因此建议在回归分析中至少添加一个非核心解释变量作为虚拟解释变量。此外，根据业务需求，您可以选择其他相关的解释变量来提高回归分析的准确性和可信度。北境漫步2023-06-13 08:11:561
核心解释变量和解释变量的区别
解释变量和核心解释变量都是研究中常用的概念。解释变量是一个影响因变量的变量或因素，它是研究中的独立变量。例如，在一项研究中，如果研究人员想知道教育对工资的影响，教育就是解释变量，而工资是因变量。在许多研究中，一个或多个解释变量与因变量之间存在着关系，这种关系可以用统计分析来探索和解释。核心解释变量是对因变量影响最大、最重要的解释变量。它是研究中最关键的解释变量。在许多研究中，存在着多个解释变量，每个解释变量对因变量的影响都有所不同。研究人员需要确定哪些解释变量是对因变量影响最大、最重要的，这些变量就是核心解释变量。例如，在一项市场研究中，为了确定产品销售量的主要影响因素，研究人员可能发现广告支出是最重要的解释变量，因此可以将广告支出作为核心解释变量。因此，解释变量和核心解释变量是研究中常用的概念，解释变量是影响因变量的独立变量，而核心解释变量是影响因变量最重要的解释变量。黑桃花2023-06-13 08:11:561
核心解释变量是门限变量与自变量的关系吗
核心解释变量不是门限变量与自变量的关系。根据查询相关公开信息显示，核心解释变量是指在回归分析中，对应于目标变量与自变量之间的关系最为重要的自变量。而门限变量是指自变量对目标变量的影响在某个临界值处发生了突变或者显著变化的变量。所以核心解释变量与门限变量是没有关系的，只与自变量与目标变量有关。陶小凡2023-06-13 08:11:561
遗传算法多目标优化 能取离散的决策变量吗 比如决策变量取1，2，3，4，5.谢谢！
应该是可以的。多目标优化的变量空间应该是可连续或可不连续的，而遗传算法只是优化这个问题的手段，它的变量空间也有很多类型，所以你要根据你所需要处理的问题仔细分析。北有云溪2023-06-13 08:11:391
数学建模 matlab 0-1规划 当决策变量有100个的时候咋办
例 求解下列0-1整数线性规划 目标函数 max f=-3x1+2x2-5x3 约束条件 x1+2x2-x3≤2， x1+4x2+x3≤4， x1+x2≤3， 4x1+x3≤6， x1，x2，x3为0或1. 在Matlab命令窗口中输入如下命令： f=[-3,2,-5]; a=[1,2,-1,;1,4,1;1,1,0;0,4,1];b=[2;4;3;6]; [x,fval]=bintprog(-f,a,b) %因为bintprog求解的为目标函数的最小值，所以要在f前面加个负号。运行结果为： Optimization terminated. x = 0 1 0 fval = -2 表示x1=0，x2=1，x3=0时，f取最大值2。 当然，我们还可以在Matlab命令窗口中输入如下命令查询0-1整数规划命令的用法。 help bintprog北境漫步2023-06-13 08:11:381
相比“抢单”模式,“智能派单”的优势体现在哪里?“智能派单”优化的决策变量
智能派单模式下出租车司机时薪比抢单模式下的时薪提高50%，空驶率最多降低36%。抢单的模式注定滴滴的应答率天花板不会太高。在15年，滴滴上线快车业务，我们从抢单演进到了派单模式。乘客的应答率有了20个点以上的提升，很多时候能够全天能够高达90+，高峰&局部供需紧张应答率会相对吃紧。乘客确定性再一次得到大幅的提升，由此可见，派单模式为滴滴创造了巨大用户价值。每一个时刻，都有N个订单在被乘客创建，同时有M个司机可以被滴滴用来进行分配。滴滴能够为派单算法给出司机的实时的地理位置坐标，以及所有订单的起终点位置，并且告诉我们每一个司机接到订单的实时导航距离。LuckySXyd2023-06-13 08:11:381
周期检查的订货模型的决策变量是什么,该如何确定
订货量和再订货点，确定变量需要考虑多种因素，如需求量、成本、库存水平和服务水平。最优的订货量和再订货点，以实现最小化成本和最大化利润的目标。LuckySXyd2023-06-13 08:11:381