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虚拟变量

虚拟变量又叫二值变量(binary variable)或哑变量(dummy variable),变量只取两个值,一般是0或1,它用来表示一个只具有两种状态的因素。例如,X表示性别,性别为男对应X=1,性别为女对应X=0。在回归分析里面,例如设C表示消费,Y表示收入,则方...

回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的解释变量. 如果有M个定性因素,一般就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况时,就要减掉这种情况的个数.如 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在,那么就可以去掉这4个中...

虚拟变量 虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂,但对问题描述更简明,一个方程能达到俩个方程的作用,而且接近现实。 例如,反映...

一般在引入虚拟变量时要求每一定性变量所需虚拟变量个数比该定性变量的类别数少1,即若有m个定性变量,则只在模型中引入m-1个虚拟变量。如果引入m个虚拟变量,就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。一般将由于引入虚拟变量个数与定性因...

虚拟变量的作用如下: 可以描述和测量定性因素的影响; 能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度; 便于处理异常数据 虚拟变量设置的原则如下: 在模型中引入多个虚拟变量时,虚拟变量的个数应该按照下列原则确定 如果回归模型有截距项...

假设你在excel中有个变量是性别,其中已经表明每个观测值是male or female。 gen a=. replace a=1 if gender==male replace a=0 if gender==female 那么a就是虚拟变量啦 如果你的gender variable中导入之后已经是num variable了,那么你tab gend...

(1)如果六大类分类变量“教育程度”,“文盲”,“小学”,“初中”,“高中”,“大学”,“大学及以上,很明显(6-1 )= 5个虚拟变量。 (2),如果你认为太多的虚拟变量,可以结合分类,如“文盲”,“小学”组合成一个分类的“小学及以下”,“初中合并后的学...

回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的解释变量. 如果有M个定性因素,一般就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况时,就要减掉这种情况的个数.如 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在

比如你的变量叫做REG1,针对2010年。你同时还有一个变量叫YEAR,里面是每一个变量对应的年数。那么用以下命令,你能生成一个新的变量,只有当对应的YEAR变量为你想要的2010年时,数值取值为1,其他的都取值为0 : gen REG1 = (YEAR==2010)。 还...

if 变量=1,生成新变量为=1,其余为0 fi变量=2,生成新变量为=1,其余为0

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