为什么回归分析把解释变量取对数，有什么好处？
发布网友
发布时间：2022-04-20 06:47
共3个回答
热心网友
时间：2023-06-27 17:04
进行回归分析时，是先把数据标准化再取对数还是取对数后再标准化？谢谢。。我来回答
就回归分析而言，标准化不是必要的，因为标准化是数据的线性变换，不影响估计的显著性。
计量模型一般不进行标准化，保持变量的原汁原味，方便估计结果的解释。多元统计里经常要标准化，如主成份分析，因子分析等。
对数变换的主要目的：（1）估计的系数可以解释成弹性，一般用在经济学模型里；（2）可以降低样本异方差程度；（3）减少变量的波动，与其他变量的波动水平相适应。
对数变换要求原始变量为正，如果先标准化可能会出现负值，对数变换就不行了。只能对正取值的变量先取对数，再标准化。
在统计学中为什么要对变量取对数我来回答
（1）减弱模型中数据的异方差性,只能是减弱,并不能彻底消除
（2）模型形式的需要,利用线性回归模型的前提是解释变量和被解释变量之间的线性关系,但是在实际中这一点很难满足,很多的时候需要对多个变量或者是单一变量做对数变换,让模型的形式变为线性
（3）取对数,再配合差分变化,把绝对数变成相对数,这样,数据更能表示变动的相关性.
（4）对取对数以后的经济数据进行线性回归,其前面的参数表示的就是百分比变化率(dlnx=dx/x),也就是弹性
（5）有时候变量不符合正态分布的假定,取了对数可以渐近正态分布
等等。
计量模型中变量是比例形式，取对数还有意义吗 我来回答
如果数据数值比较庞大，与其他相关的变量很难比较方便地看出关系，可以通过取对数对数值较大的数据进行平滑。宏观计量经济分析中较常用。
如果变量关系x和y本身不是线性关系，比如y=x1*x2 就取对数 取完对数好做线性回归。再比如原来是y=x^2 也取对数 好做线性回归。不知道对不对，还请大师们指出错误和不足吧。总之一句话 如果有足够的证据表明 y和x的关系比较像y=x1*x2/x3这种或者说比如形式如经济学里面的“万有引力定律”，那么我们就取对数 为了方便线性回归。
做回归分析时，什么时候要取对数，什么时候不取对数我来回答
变量不符合正态分布，可以考虑对数
在统计学中为什么要对变量取对数我来回答
我能想到的有两点
作用1： 对有些存在异常大的观测值的变量，取对数可以减小方差
作用2： 对只有取正值才有意义的变量，例如重量，如果直接进行线性回归，那么可能产生没有意义的负的预测值，所以有时会考虑对对数值进行回归分析而不是原始的观测值，这样就不会产生没有意义的预测值。
在对变量取对数后,变量的变化变成了百分比,为什么?我来回答
有很多原因啊.（1）减弱模型中数据的异方差性,只能是减弱,并不能彻底消除（2）模型形式的需要,利用线性回归模型的前提是解释变量和被解释变量之间的线性关系,但是在实际中这一点很难满足,很多的时候需要对多个变量或者是单一变量做对数变换,让模型的形式变为线性（3）取对数,再配合差分变化,把绝对数变成相对数,这样,数据更能表示变动的相关性.（4）对取对数以后的经济数据进行线性回归,其前面的参数表示的就是百分比变化率(dlnx=dx/x),也就是弹性（5）有时候变量不符合正态分布的假定,取了对数可以渐近正态分布………………
stata什么时候取对数我来回答
序列分析中，常常还有会序列相关的问题，这样直接进行参数估计，估计量是无效的，取对数可以有效的改善自相关的问题，
有时候用来降幂，把非线性的变换为线性、
还有就是做宏观经济分析，参数过大，取对数，把值变小，提高显著水平。
取对数是一种常用方法，宏观经济分析中做时间序列的主要是出于第一种和第三种问题。可以说是一种万金油的方法，对自相关、异方等常见问题都有效，但不是绝对的解决
热心网友
时间：2023-06-27 17:05
热心网友
时间：2023-06-27 17:05
为了回归分析，就左右取对数，如此连乘变成连加也就是线性。等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,
带回原方程就好了。
取对数是计算方便。讲起意义还是要脱了对数才能说。
