线性回归模型与对数线性回归模型的优选——几种简便的检验方法的运用--《统计研究》1993年01期
线性回归模型与对数线性回归模型的优选——几种简便的检验方法的运用
【摘要】：正 回归分析是进行统计预测、描述,评价经济变量间关系及进行政策模拟的一种重要方法。在进行回归分析时,一个重要的问题是模型的优选。一方面是在模型形式一定的情况下选择自变量(即在所有可能自变量中选择出最佳的自变量组合),另一方面是模型形式的选择。 在回归分析中,最简单的模型是线性回归模型:
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回归分析是进行统计预测、描述,评价经济变量间关系及进行政策模拟的一种重要方法。在进行回归分析时,一个重要的问题是模型的优选。一方面是在模型形式一定的情况下选择自变量(i/11在所有可能自变量中选择出最佳的自变量组合);另一方面是模型形式的选择。 在回归分析中,最简
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苦逼的孩纸你们懂的。自相关和异方差全搞定了，统计检验和T检验都OK了，在接近尾声的时候来了个结构分析把我搞得无语了。这个该怎么说？ 我是把双对数函数模型还原了的，结构分析求大神。
还有它符合经济理论及目前的实际情况么？ CNKI里对这方面的论文比较稀缺，有没有大神？？
真没劲，来个有点意思的东西百度这个菜市场就解决不了了。
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比如一个模型：FDI=b0+b1*GDP+b2*Rate，其中FDI指外商直接投资，GDP是国内生产总值，Rate是利息率。FDI和GDP的数量级很大，而Rate很小。模型里面哪些变量要取自然对数形式呢？为什么要取对数形式？是不是数量级大的就要取？
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首先，应该对所有变量进行正态分布检验，如果变量呈严重的偏态分布，则最好用BOX-COX transformation,通常根据Lamba值会有倒数、取对数等不同的转换形式，一般而言，取对数的形式较常见。建议使用Minitab软件中的control chart模块进行BOX-COX transformation自动转换。
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