#math #statistics #regression #var
#математика #Статистика #регрессия #var
Вопрос:
Я хотел бы знать, как я должен интерпретировать коэффициенты модели VAR в процентах. Я имею в виду, чтобы увидеть, насколько переменная X1 влияет на зависимую переменную Y, какой процедуре я должен следовать?
Ниже приведен пример вывода:
Итак, есть ли способ увидеть влияние «US_PROPANE_STOCKS» в процентах, например, по сравнению с другими переменными?
Ответ №1:
В общем, не принято сравнивать коэффициенты регрессии на процентной основе.
Вам лучше сосредоточиться на работе с коэффициентами регрессии самостоятельно. Здесь вы должны различать необработанные коэффициенты регрессии ( B ) и стандартизированные бета-веса ( β ).
Исходные коэффициенты регрессии зависят от диапазона и распределения предикторов. Поэтому трудно сравнивать B значения разных предикторов. Например, ваш первый предиктор может иметь диапазон от -1000 до 1000, в то время как ваш второй имеет диапазон от -0.0001 до 0.0001. Учитывая такой пример, вполне вероятно B , что ваш первый показатель будет выше по сравнению с вашим вторым предиктором, хотя влияние вашего второго предиктора может быть намного больше. Следовательно, B сравнивать значения не очень удобно.
Напротив, стандартизированные бета-веса ( β ) (как следует из их названия) стандартизированы, имея значение от -1 до 1. Оценивая β , вы можете получить представление о том, какие предикторы оказывают большее влияние, чем другие.
Но, пожалуйста, обратите внимание, что β1 = 0.25 и β2 = 0.5 не означает, что влияние β2 на 100% больше, чем β1 . Эти коэффициенты по-прежнему относятся к весам вашей формулы регрессии.