怎么通过数据判断影响不大

发布网友 发布时间：2023-05-15 18:07

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热心网友 时间：2024-11-24 04:35

怎么通过数据判断影响不大首先我们可以通过一个出错数据的大小来判断影响是否大，如果出错数据的误差很大，那么我们的影响就很大，如果是误差和数据出错很小，那么就影响不大。

热心网友 时间：2024-11-24 04:35

所谓标准化系数，就是对每一个变量都减掉均值除以对应的标准差。本质上是一个去除量纲的操作。例如，对于面板数据模型而言，我们可以采用如下方式进行标准化：

yit=xitβ+εit → y~it=x~itβ~+ε~it

其中，y~it=yit−y¯is.d.(yit)

β~ 的含义：x 变动一个标准差，y 变动 β~ 个标准差
各个解释变量相对重要性衡量
先设定一个包含两个变量的线性模型，假设所有变量都已经做了标准化处理：

y~=x~1β~1+x~2β~2+ε~

此时，β~1 的含义是：x1 变动一个标准差，y 变动 β~1 个标准差。

x1 的相对重要性 (或曰「x1 对 y 的影响程度」) 可以定义为：C1=β~1/s.d(y)= 「% y's Std. Dev. of x1」
假设被解释变量的标准差为 s.d(y)=2，β~1=0.5，β~2=0.8，则 C1=25%，C2=40%。相较而言，x2 对 y 的影响更大一些。
评价： 虽然在本例中，β~1 和 β~2 都小于 s.d(y)，但在有些情况下，可能出现 tildeβj>s.d(y)，此时的 Cj>1。这类似于金融中的 Beta 系数，它可能小于零，也可能大于 1。简言之，这种方法能对比变量的相对重要性，但无法对 y 的总方差进行分解。此外，对于离散型 y 或 x 而言，此法未必适用。

热心网友 时间：2024-11-24 04:36

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AHYNLWY
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如果数据在A:B列，那么输入以下公式，得到AB列的相关系数
=CORREL(A:A,B:B)
结果是0.6388，说明有相关性，但相关性还不是非常高。
详见附图
2条追问追答
回答于 2015-10-13

热心网友 时间：2024-11-24 04:36

最简单的是卡方检验，卡方值越小，对因变量影响越大。用相关系数（Pearson，

热心网友 时间：2024-11-24 04:37

怎么通过数据判断影响不大，如果数据在A:B列，那么输入以下公式，得到AB列的相关系数 =CORREL(A:A,B:B)结果是0.6388