[請益] 如何將迴歸係數轉換為標準化迴歸係數?stata指令或公式
如何將迴歸係數轉換為標準化迴歸係數?我想了解轉換的公式,以及stata的簡易指令:
Y = a + b1X1 + b2X2
其中b1是未標準化的迴歸係數,也就是平常跑迴歸之後出現的係數
若想比較複迴歸中X1,X2兩自變項對Y之相對影響力.以下兩個網路解釋或作法哪個是
對的?(或都不對?)
第一種似乎是說轉成Z分數,意即原數值減去平均數再除以標準差,第二種好像是原數
值乘以X1標準差再除以Y之標準差. 把我搞混了...
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1.將所有的變項標準化,亦即將各變項依其各自之標準差及平均數變成
Z scores。這樣標準化之結果是不論Xi或Y都有同樣之標準單位,每一
變項之X也成為0,S為1。各變項標準化後做迴歸分析所得之各斜率即為標準化
淨斜率. 以b*來代表,而每一b*即為在控制其它變項之情況下,某一自變項變動一個標準單位(即標準差時),會對Y之
標準化後之分數有何增減(換言之,會影響增減幾個Y的標準差)。
2.Beta係數:
如果將b值乘以X變項的標準差再除以Y變項的標準差,即可去除單位的
影響,並控制兩個變項的分散情形,得到新的數值刍(Beta),為不具
備特定單位的標準化迴歸係數
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
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