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Statistics版 - 问一个简单LINEAR REGRESSION问题
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1 (共1页)
s*****p
发帖数: 299
1
如果两个dependant with each other的变量被用在MODEL里了,会怎么样呢?
l***a
发帖数: 12410
2
会挺好

【在 s*****p 的大作中提到】
: 如果两个dependant with each other的变量被用在MODEL里了,会怎么样呢?
d*******y
发帖数: 1154
3
木有什么关系。只要不是完全的线性相关,可能会出现矩阵无法求逆

【在 s*****p 的大作中提到】
: 如果两个dependant with each other的变量被用在MODEL里了,会怎么样呢?
s*****p
发帖数: 299
4
如果是线性相关的话会怎么样呢?
n*****n
发帖数: 3123
5
如果线性相关,去掉一个没有影响

【在 s*****p 的大作中提到】
: 如果是线性相关的话会怎么样呢?
s*****p
发帖数: 299
6
如果是线性相关的话会怎么样呢?
t*****2
发帖数: 94
7
none of the t-ratios of the coefficient are statistically significant, but
the F-test for the equation as a whole is significant, which is a typical
sign of multicollinearity. The reason why this happens is that we probably
put too many variables that measure the same thing.
h**t
发帖数: 1678
8
nod

【在 t*****2 的大作中提到】
: none of the t-ratios of the coefficient are statistically significant, but
: the F-test for the equation as a whole is significant, which is a typical
: sign of multicollinearity. The reason why this happens is that we probably
: put too many variables that measure the same thing.

w******4
发帖数: 488
9
very true!

【在 t*****2 的大作中提到】
: none of the t-ratios of the coefficient are statistically significant, but
: the F-test for the equation as a whole is significant, which is a typical
: sign of multicollinearity. The reason why this happens is that we probably
: put too many variables that measure the same thing.

s*****p
发帖数: 299
10
Thanks!
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