Standartizuotas regresijos koeficientas, gautas padauginus regresijos koeficientą bi iš SXi ir padalijus jį iš SY, reiškia numatomą Y pokytį (standartizuotais vienetais SY kur kiekvienas „vienetas“yra statistinis vienetas, lygus vienam standartiniam nuokrypiui) dėl vieno iš jo standartizuotų vienetų Xi padidėjimo (…
Kaip interpretuojate standartizuotus regresijos koeficientus?
Standartizuotas beta koeficientas palygina kiekvieno atskiro nepriklausomo kintamojo poveikio stiprumą su priklausomu kintamuoju. Kuo didesnė absoliuti beta koeficiento reikšmė, tuo stipresnis poveikis. Pavyzdžiui, beta versija -. 9 turi stipresnį poveikį nei +. beta versija
Ar turėčiau naudoti standartizuotus ar nestandartuotus regresijos koeficientus?
Kai norite rasti nepriklausomus kintamuosius, turinčius didesnį poveikį priklausomam kintamajam, turite naudoti standartuotus koeficientus, kad juos identifikuotumėte. Iš tiesų, nepriklausomas kintamasis su didesniu standartizuotu koeficientu turės didesnį poveikį priklausomam kintamajam.
Ar standartizuoti koeficientai gali būti didesni nei 1?
Standartizuoti koeficientai gali būti didesni nei 1,00, kaip paaiškinta šiame straipsnyje ir kaip tai lengva parodyti. Ar juos reikėtų atmesti, priklauso nuo to, kodėl taip atsitiko, bet tikriausiai ne. Jie yra ženklas, kad jūs turitegana rimtas kolineariškumas.
Kuo skiriasi nestandartizuoti ir standartizuoti regresijos koeficientai?
Skirtingai nei standartizuoti koeficientai, kurie yra normalizuoti vienetai-mažiau koeficientai, nestandartizuotas koeficientas turi vienetus ir „realaus gyvenimo“skalę. Nestandartizuotas koeficientas parodo priklausomo kintamojo Y pokyčio dydį dėl nepriklausomo kintamojo X pasikeitimo 1 vienetu.
