1樓：樊綺
一般情況下控制變數在各模型中是一樣的。
除非緩數找到案例和佐證來支撐控制變數不一樣的情況。敗明基於樓主模型的表現，感覺control2有可能更適合當中介變數（在有理論支撐的情況下）。一般模型中兩個變數的共線性不能太強擾枯首。
迴歸控制變數幾個合適
2樓：黑天空
迴歸控制變數三個合適。迴歸模型中控制變數的數量選擇主要依據經濟學理論，一般而言，3個控制變數數量過少，可能會存在遺漏變數的問題從而導致迴歸結果不可靠，建議查詢類似研究的**中控制變數的選取準則。
變數簡介變數**於數學，是計算機語言中能儲存計算結果或能表示值的抽象概念。變數可以通過變數名訪問。在指令式語言中，變數通常是可變的。
但在純函式式語言中，變數可能是不可變的。在一些語言中，變數可能被明確為是能表示可變狀態，具有儲存空間的抽象。
但另外一些語言可能使用其它概念來指稱這種抽象，而不嚴格地定義變數的準確外延。由於變數讓你能夠把程式中準備使用的每一段資料都賦給乙個簡短，易於記憶的名字，因此它們十分有用。由於變數讓你能夠把程式中準備使用的每一段資料都賦給乙個簡短，易於記憶的名字，因此它們十分有用。
迴歸中控制變數必須要顯著嗎
3樓：
你好，很高興為你服務，為你作出如下解答：不一定，但控制變數對結果的影瞎正響有可能是很重要的。當控制變數不顯著時，可能會引起模型出現偏差，這就是所謂的「控制變數漏掉」問題，它可能會影響迴歸結果的準確性和可信度。
增加控制變數的數量可以提高模型的準確性，從而更好地控制變數的顯著性。3. 嘗試不同的模型：
嘗試不同的模型，如層次分析、時間序列分析、多元線性迴歸等，可以更好地控制變數的顯著性。4. 嘗試不同的評價指標：
嘗試不同的評價襲畝指標，如f檢驗、r2等，可以更好地控制變數的顯著拍神森性。5. 對控制變數進行變換：
對控制變數進行變換，如對數變換、平方變換等，可以更好地控制變數的顯著性。
控制變數相關分析與迴歸分析正負不同是什麼情況
4樓：
摘要。親殺這種情況正常。
因為pearson相關分析 是一種簡單的籠統的表示變數間相關性抄的資料，它不會考慮變數之間是否會存在有共線性或者相互影響。因此在能夠做其他相關分析的時候，比如有迴歸分析、方差分析等，就沒有必要再看pearson相關分析的結果，而是要以迴歸分析的資料為依據。
迴歸分析 的迴歸係數是在剔除其他變數的情況下，求出的某個自變數與因變zhidao量的淨相關，更加準確。
控制變數相關分析與迴歸分析正負不同是什麼情況。
親殺這種情行李耐況正常因為pearson相關分析 是一種簡單的籠統的表示變數間相關性抄的資料，它不會考慮變數之間是否會存在有共線性或者相互影響。因此在能夠做其他相關分析的時候，比如有迴歸分析、方差分析等，就沒有必要再看pearson相關分析的結果，而是要以迴歸分析的資料為依據。迴歸分析 的迴歸系擾友數是在剔除其他變數的情況下，求出的某個自變數與因變zhidao量的淨相關，更加準檔春確。
所以說還是以迴歸分析的結果為準嗎。
是的親殺我做出來的控制變數與因變數中在相關性分析中相關性為負，但是在迴歸中為正，是正常的對吧。
是的親殺這是正常現象。
問一問自定義訊息】
主迴歸包括控制變數嗎
5樓：功成身退
主迴歸模型主要研究自變數和因變數之間的關係。控制變數是指在主迴歸模型中引入乙個或多個變數，以控制這些變數的影響，從而更精確地估計因變數與自變數之間的關係。
因此，主迴歸模型可以包括控制變數，也可以不包括控制變數。如果主迴歸模型不包括控制變數，則僅研究主要自變數與因變數之間的關係，此時可以利碧舉拆用統計方法來估計自變數和因變數之間的係數。在模型中加入額外的控制變數，則可以控制掉控制變數對主要自變數和因變數之間關係的影響，從而更全面地評估兩者之間的關係。
需要注意的是，控制變數應當是與因變數和其他自變悔棗量都有關係的變數，否則會引入「假相關」的問題，在分析結果上造成誤導。因此在進行控制變數的選答鍵取和處理時，需要進行謹慎和科學的分析。
逐步迴歸可以先將解釋變數和核心解釋變數回歸後，再逐步加入控制變數嗎
6樓：
摘要。你好親，根據您描述的情況，是的，逐步迴歸可以先將核心解釋變數與其他解釋變數進行迴歸，然後逐步加入控制變數。這種方法被稱為前向逐步迴歸（forward stepwise regression）。
在這種方法中，模型通過增加乙個自變數來逐步構建，在每一步中都選擇最能提高模型質量的自變數，直到符合某個預設的停止規則或者所有可選變數都已經加入到模型中。需要注意的是，通過逐步迴歸產生的模型可能會受到過多控制變數的影響，從而導致估計結果不準確。因此，在使用逐步迴歸時需要謹慎地選擇控制變數，並對結果進行檢驗和驗證，以確保模型的適當性和準確性。
逐步迴歸可以先將解釋變數和核心解釋變數回歸後，再逐步加入控制變數嗎。
你好親，根據您描述的情況，是的，逐步迴歸可以先將核心解釋變數與其他解釋變數進行迴歸，然後逐步加入控制變數。這種方法被稱為前向逐步迴歸（forward stepwise regression）。在這種方法中，模型通過增加乙個自變數來逐步構建，在每一步中都選擇最能提高模型質量的自變數，直到符合某個預設的停止規則或者所有可選變數都已經加入到模型中。
需要注意的是，通過逐步迴歸產生的模型可能會受到過多控制變數的影響，從而源掘敗導致估計結果不準確。因此，在使用逐步迴歸時需要謹慎地選擇控制變數，並雹顫對結果進行檢驗散或和驗證，以確保模型的適當性和準確性。
核心解釋變數可以只有乙個嗎。
是的裂陪，核心解釋變數可以只有乙個。在這種情況下，逐步迴歸可以先將該變數與其他可能的解釋變數進行迴歸，並選取最能提高模型質量的變數加入到模型中。如果只有乙個核心解釋變數，那麼這個變數將會是第乙個被加入到困孝模型中的自變數。
然後可以逐步加入控制變數，以進一步提高模型的準確性和**能力。需要注意的是，只有乙個核心解釋變數的模型可能會存在欠擬合的問題，因汪源稿為它無法考慮其他可能的解釋變數對因變數的影響。因此，在確定核心解釋變數時，應該考慮到其他可能的解釋變數，並根據實際情況選擇合適的變數。
迴歸分析和相關分析所分析的兩個變數一定是隨機變數嗎
7樓：闞夏煙房超
說法是錯誤的，迴歸分析。
和相關分析所分析的兩個變數不一定是隨機變數。
相關分析，是研究現兩個隨機變數之間是否存在某種依存關係，最典型的一種如求相關係數。
迴歸分析，是研究乙個隨機變數y對另乙個（或一組）隨機變數x的函式依賴關係。
所以說相關分析中所討論的變數的地位一樣，分析側重於隨機變數之間的種種相關特徵。而回歸分析是有解釋變數x和被解釋變數y之分的。
擴充套件資料：迴歸分析的步驟：
1、確定變數。
明確**的具體目標，也就確定了因變數。
如**具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與**目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。
2、建立**模型。
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析**模型。
3、進行相關分析。
迴歸分析是對具有因果關係。
的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的迴歸方程。
才有意義。因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行迴歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
4、計算**誤差。
迴歸**模型是否可用於實際**，取決於對迴歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。
5、確定**值。
利用迴歸**模型計算**值，並對**值進行綜合分析，確定最後的**值。
8樓：代云溪貢媚
是的，迴歸分析中因變數y是隨機變數，但是眾x都是一般變數。
相關分析是要考慮兩組變數之間的關係，比如工廠原料的質量x1到xp和產品的質量y1到yq,這些x和y都是隨機變數。
這種情況下可以理解？這兩種情況怎麼理解
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