※ 引述《sufeii (我要開心)》之銘言：
: ※ 引述《yhliu (人見人厭的老怪物)》之銘言：
: : ^^^^^^^^^^^^^^^^^這個模型會跑出甚麼結果?
: : 不同軟體的模型指定方式可能不同. 對我而言, 你用軟體
: : 指定模型的方式來告訴我你跑甚麼模型, 我是完全看不懂!
: 恩，不好意思我只是懶的打係數，我是用eview跑的
: 被解釋變數是y，解釋變數是x1~x4
: 方法是ols
: 第一條是y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4+e
: 得出一組係數和P值
: 第二條是y=b0+b1*(x1*z)+b2*x2+b3*x3+b4*x4+u
改用
y= x1 z x1*z x2 x3 x4
看 x1*z 之係數是否顯著.
沒有 x1, z, 你的兩個模型恐怕是不能比較的, 而且第二
個模型的 b1 也不是你所想的意思 (也不能與 a1 比較) .
: 得出另一組係數和P值
: 我想要藉由比較a1和b1這兩個參數值和P值
: 來看虛擬變數z是不是會加深X1對y的影響
: 比如說z是性別，男生是1女生是0
: x1是學歷，y是所得好了
: 先跑了學歷對所得的影響
: 再跑z*x1對所得的影響
: 意思是想看是男生的情況下，學歷對於所得是不是影響更大了
: 但不知道這樣做是不是合統計邏輯
: 不知道這樣解釋有沒有比較清楚...謝謝...ꄊ
模型
Y = α + γ*z + β1*x1 + δ*z*x1 + β2*x2 + ... + u
= (α + γ*z) + (β1+δ*z)*x1 + β2*x2 + ... + u
等於允許 x1 對 Y 的影響因性別而不同.
若 H0:δ=0 不被 reject, 表示 x1 對 Y 之影響在男性、
女性是相同的. 因性別是 nominal scale 變數,究竟δ>0
或δ<0代表 "加深X1對y的影響", 這我無法回答! 但在男
性 z=1, 女性 z=0 的 coding 之下, δ與β1同正負, 表
示在男性 x1 對 Y 的影響, 是比在女性大.
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嗨! 你好! 今天過得好嗎﹖一定 happy 對不對﹖ 祝你天天 happy 啦! :)
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