吴同学2021-04-26 16:51:02
老师好,仍是关于哑变量的陷阱问题,课上提到了为避免犯完美共线性的问题,可以把b4l4拿掉,以截距项b0充当第4季度。倘若式子不含截距项b0,便要保留着b4l4。想问一下,当不含截距项b0时,l4不是依然犯了l4=1-l1-l2-l3的完美共线性的错误嘛?为什么还能保留呢?
回答(1)
Jenny2021-04-27 15:44:49
同学你好,没有截距项的时候,理论上可以引入m个哑变量。解释这个问题,要回到虚拟变量陷阱这个问题上。
这部分的解释会有些超纲,会涉及到矩阵和线性代数方面的内容,所以这部分不会详细展开。大概了解一下就可以了。
主要是记结论,即如果有截距项的情况下,只能引入m-1个虚拟变量,否则会导致虚拟变量陷阱。
假设y是因变量,自变量有C1、C2、C3。在有截距项b时,回归模型为:
y=a1×C1+a2×C2+a3×C3+b
按上图中的虚拟变量设置,用OLS(ordinary least squares)求解方程的时候,模型解为
[a1,a2,a3,b]’=invert((X’X))X’Y,
当有截距项b的并用时候,用上述公式求解模型就会遇到“虚拟变量陷阱”,也就是矩阵X’X是不可逆的(因为矩阵并不是满秩的)。简单来说就是完全多重共线性(即其中一个自变量可以完全由另外两个自变量决定)导致OLS算法中矩阵不可逆。从而无法计算回归模型的系数(“虚拟变量陷阱”是和回归模型的求解算法有关的,上述的OLS的闭式解会报错)。如果去掉截距项,这个矩阵是满秩的,也就是各列向量并不是线性相关。故此时,没有共线性的问题,那么就可以计算出回归模型的系数。
简单点来说,就是如果有截距项又有m个哑变量,就无法计算出回归模型的系数,如果不含截距项的话,即使包含m个变量,也不会导致无法计算出系数,所以理论上可以有m个,但是一般不会这么做,考试基本上也不会考的。简单了解即可。
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