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开心签到天数: 41 天连续签到: 1 天[LV.5]常住居民I
本帖最后由 edwinhux 于
12:32 编辑
R.T 具体是这样的，当我们用命令，pwcorr var1 var2,sig&&检验 var1 和 var2 之间的相关系数和相关系数显著性所得到的结果，是和我们用简单线性回归模型对这两个变量进行检验，并通过T值反推出的P值，其含义是一样的吗？如果是多元线性回归模型，也可以有相同的解释吗？但若是相同，那为什图中第二红框里的数值刚好是第一红框里数值的两倍，请各位赐教~谢谢~
12:30:37 上传
载入中......
, , , , , ,
对的，含义是类似的，看P值就行，这个命令我也用过，不过不知道跟回归系数的t统计量的计算方法一样不
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回归方程及回归系数的显著性检验
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回归系数的显著性检验
金牌会员, 积分 1277, 距离下一级还需 1723 积分
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本帖最后由 Jackie魔杰-SAS 于
23:33 编辑
以前在学习回归时就有这个疑惑：
逐步回归后得到：
Coefficients:& && && && &Estimate Std. Error t value Pr(&|t|)& &(Intercept)&&41.4794& & 13.8834& &2.988&&0.00920 **x1& && && && &1.7374& &&&0.4669& &3.721&&0.00205 **x3& && && && &0.1548& &&&0.1036& &1.494&&0.15592& &---Signif. codes:&&0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 19.32 on 15 degrees of freedomMultiple R-squared:&&0.5481,& && &&&Adjusted R-squared:&&0.4878 F-statistic: 9.095 on 2 and 15 DF,&&p-value: 0.002589
用逐步回归法得到x1,x3,但x3系数显著性不强，但如果剔除x3后
Coefficients:& && && && &Estimate Std. Error t value Pr(&|t|)& & (Intercept)&&59.2590& &&&7.4200& &7.986 5.67e-07 ***x1& && && && &1.8434& &&&0.4789& &3.849&&0.00142 ** ---Signif. codes:&&0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 20.05 on 16 degrees of freedomMultiple R-squared:&&0.4808,& && &&&Adjusted R-squared:&&0.4484 F-statistic: 14.82 on 1 and 16 DF,&&p-value: 0.001417
虽然系数都显著，但发现R方下降了。
请问此时应该选哪个模型？记得学习SAS统计课时，说要保留x3，尽管该变量不显著。
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金牌会员, 积分 1277, 距离下一级还需 1723 积分
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其他人也有遇到过类似问题吧。大家讨论讨论啊，个人认为这个问题有一定研究价值
金牌会员, 积分 1534, 距离下一级还需 1466 积分
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虽然下降了，但是还是在临界值之上：
自由度为18-2， 显著水平为0.05的相关系数临界值为0.4682773，sqrt(0.3974大于该临界值。
下面帖子有临界值计算方法，也可以查统计书的表格：
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学计量经济学的时候曾经学到过，这实际上是一个受约束模型的假设检验问题，用F统计量检验
就是不知道在R中有没有一个像ks.test()那样简洁的函数可以简单实现这个检验。同求大神
金牌会员, 积分 1277, 距离下一级还需 1723 积分
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YesBabyOnceMore 发表于
虽然下降了，但是还是在临界值之上：
自由度为18-2， 显著水平为0.05的相关系数临界值为0.4682773，sqrt(0 ...
谢谢解答。有两个疑问目前：
1.R方的开方得到R，就是相关系数r吗？
2.你的结论是说应该选第二个模型，即自变量只含x1,是吗？
金牌会员, 积分 1534, 距离下一级还需 1466 积分
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本帖最后由 YesBabyOnceMore 于
10:44 编辑
Jackie魔杰-SAS 发表于
谢谢解答。有两个疑问目前：
1.R方的开方得到R，就是相关系数r吗？
2.你的结论是说应该选第二个模型，即 ...
1.开方得到的是相关系数绝对值，可能正相关也可能负相关，反应到图里面就是两个变量斜率不一样。
2.如果算出的相关系数太小了，比临界值还小，就认为小概率事件发生了，应该拒绝原假设，即两变量不相 关。
3.我认为选择只含x1，模型应该越简单越好，剃刀原则。
金牌会员, 积分 1277, 距离下一级还需 1723 积分
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YesBabyOnceMore 发表于
1.开方得到的是相关系数绝对值，可能正相关也可能负相关，反应到图里面就是两个变量斜率不一样。
好的明白了。终于知道R方的平方根就等于相关系数r。。。
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