Die gestandaardiseerde regressiekoëffisiënt, gevind deur die regressiekoëffisiënt bi te vermenigvuldig met SXi en deur dit te deel deur SY, verteenwoordig die verwagte verandering in Y (in gestandaardiseerde eenhede van SY waar elke “eenheid” 'n statistiese eenheid gelyk aan een standaardafwyking is) as gevolg van 'n toename in Xi van een van sy gestandaardiseerde eenhede (…
Hoe interpreteer jy gestandaardiseerde regressiekoëffisiënte?
'n Gestandaardiseerde beta-koëffisiënt vergelyk die sterkte van die effek van elke individuele onafhanklike veranderlike met die afhanklike veranderlike. Hoe hoër die absolute waarde van die beta-koëffisiënt, hoe sterker is die effek. Byvoorbeeld, 'n beta van -. 9 het 'n sterker effek as 'n beta van +.
Moet ek gestandaardiseerde of ongestandaardiseerde koëffisiënte in regressie gebruik?
Wanneer jy onafhanklike veranderlikes met meer impak op jou afhanklike veranderlike wil vind, moet jy gestandaardiseerde koëffisiënte gebruik om hulle te identifiseer. Inderdaad, 'n onafhanklike veranderlike met 'n groter gestandaardiseerde koëffisiënt sal 'n groter effek op die afhanklike veranderlike hê.
Kan gestandaardiseerde koëffisiënte groter as 1 wees?
Gestandaardiseerde koëffisiënte kan groter as 1.00 wees, soos daardie artikel verduidelik en maklik is om te demonstreer. Of hulle uitgesluit moet word hang af van hoekom hulle gebeur het – maar waarskynlik nie. Hulle is 'n teken dat jy 'n paar hetredelik ernstige kolineariteit.
Wat is die verskil tussen ongestandaardiseerde en gestandaardiseerde regressiekoeffisiente?
Anders as gestandaardiseerde koëffisiënte, wat genormaliseerde eenheid-less koëffisiënte is, het 'n ongestandaardiseerde koëffisiënt eenhede en 'n 'werklike' skaal. 'n Ongestandaardiseerde koëffisiënt verteenwoordig die hoeveelheid verandering in 'n afhanklike veranderlike Y as gevolg van 'n verandering van 1 eenheid van onafhanklike veranderlike X.
