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16:22:47 上传
不建议在进行线性变换后再把预测值回推回去，而且对数还分双对数和半对数的。
胖胖小龟宝 发表于
不建议在进行线性变换后再把预测值回推回去，而且对数还分双对数和半对数的。我是分步做的 series y=log（im-ex） series x=y-y（-1） 预测的序列是xf 想得xf对应的真实值序列xa 这两步反推指令怎么写？
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现在遇到一个计量的问题，就是我的自变量都是一群百分比之后的数字，那我可以再对这些数字取对数进行计量分析吗？或者是我可不可以把这些小数都乘以100再取对数呢？
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你要明白你取对数的目的是什么啊？
请问楼主，你现在知道答案了吗？我 也是你这样的情况，不知道能不能取对数呢？
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本帖最后由 iloveskim 于
16:23 编辑
取对数的原因是
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本帖最后由 iloveskim 于
16:23 编辑
如果取对数
取对数的原因是
(1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳.
(2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距.
(3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率
(4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性.
(5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验
(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.
(7)研究的自变量数量级不一致时，取对数可消除这种数量级相差很大的情况。
一般当研究自变量和应变量的弹性关系的时候，需要取对数，得到的参数解释的是，在其他条件不变的前提下，当自变量变化1%时，因变量（若也取了对数）变化a%。另外，在作线性回归分析的时候，如果变量不满足正态分布，但取了对数以后满足或接近正态分布，则可以取对数以后作回归。
如果取对数的话，变量都要同时取
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通常取对数的目的有三个：第一，数据不平稳，而取对数后平稳；第二，取对数，常常会消除数据的异方差；第三，因为模型是非线性的。
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可以，取对数是为了让数据平稳，消除异方差！取完对数，结果解释会有点不一样：
lny=a+blnx
x增加一个百分点，y增加b%
X增加一单位，Y会增长100b%
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可以的，结果报告时根据取对的情况报告即可，已发表的学术论文、硕士毕业论文中都有这样做的。尤其是存在多个解释变量且部分变量数据大部分变量数据小时，可部分取对进行处理。
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取不取对数是有一定的标准的，首先你得画一个序列图，如果趋势非常明显，那么就需要取一个对数降低一下趋势性。其二如果季节性波动太大，也需要取一个对数，因为季节性太大会干扰稳定性的检验，取完对数会降低波动性。第三，对于总量指标，通常会取对数，对时间、日期，季度等指标是不能取对数的。以上希望对你有所帮助！
做线性回归分析的时候，如果变量不满足正态分布，一般对因变量做对数处理。并且在一定程度上消除异方差。
但是这种变化只是为了更好的数据拟合。你对模型变量的解决变得困难。
建议取全对数。
做线性回归分析的时候，如果变量不满足正态分布，一般对因变量做对数处理。并且在一定程度上消除异方差。
但是这种变化只是为了更好的数据拟合。你对模型变量的解决变得困难。
建议取全对数。
可以。做计量经常会出现结果不显著的情况，有时可以一步一步地加对数，结果可能会有时改善。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
12:28 编辑
烦劳各位高人指点，如题，回归中，负数的自然对数如何处理？
1.有一种办法提到，先加一个大数，再乘一个倍数。
& && &&&本人愚钝= =！这个再乘一个倍数是为什么呢？哪位朋友帮助解答一下
& && &&&有如下问题：
& & （1）再乘以一个倍数的用意是什么？
& & （2）这种处理方法，回归得到的系数并不是原有数据的回归所得；是否还有后续处理？
& & （3）这种数据处理方法，有理论依据吗？
2.想到一个办法，被解释变量先加一个大数X，回归后得到系数a; 再用X使用原方程回归，得到系数b；原数据的回归系数结果为a-b。
& && &请问这种方法是否合理？是否有原理可以解释其合理性呢？
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我觉得你从手上的数据入手看看有什么问题
一直怀有一个梦想，希望在不久的将来能读个博士，做做学术搞搞研究，饱尝学术的艰辛
楼主现在有答案了么？我觉得第二种方法貌似不对。
similar question.
我也想知道啊啊啊啊
请问楼主 知道该怎么解决了吗？
我也想知道啊，请问楼主有没有解决呢？
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教材上面说取对数可以去除异方差，去除波动趋势，得到变化率。
也有人说对一些具有单位的数据，要取对数，纠结了，到底怎么样的序列需要取对数，怎么样的序列不取对数呢
载入中......
是否取对数要看数据的具体分布，总之要使模型最后的残差尽可能接近正态分布。所以，一般的，数据本身如果就是对数正态分布的话即尖峰肥尾，要取对，如股票价格等。而如通涨数据则不必。
取对当然可以减少异方差了。
第一，对数变换可明显改善显著右偏的单个数据集，使之驱向对称，以至于更大程度地满足许多常用模型对变量正态分布的假定。
第二，对数变换可以把一组非线性结构的变量转化为近似的或显著的线性关系，以简化模型，改善估计方法。
第三，对理论上可无限分割后用再用几何平均法计算其均值的现象，对数变换后，可用算术平均法计算，满足概率论中期望、方差的定义。
您在建立模型之前首先要分析数据分布，如kurtosis,skewness,JB statistic.
残差不正态分布的话模型检测的结果如显著性是不可信的。
以利率模型来说吧，利率高的话如发展中国家就要用lognormal，利率低的如发达国家normal假设即可。
希望对您有帮助。
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是否取对数要看数据的具体分布，总之要使模型最后的残差尽可能接近正态分布。所以，一般的，数据本身如果就是对数正态分布的话即尖峰肥尾，要取对，如股票价格等。而如通涨数据则不必。
取对当然可以减少异方差了。
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本帖最后由 fwu811 于
23:06 编辑
不小心发重了。
简单通俗的说，是不是波动比较大的数据要取对数呢？还是数值比较的的要取对数？
第一，对数变换可明显改善显著右偏的单个数据集，使之驱向对称，以至于更大程度地满足许多常用模型对变量正态分布的假定。
第二，对数变换可以把一组非线性结构的变量转化为近似的或显著的线性关系，以简化模型，改善估计方法。
第三，对理论上可无限分割后用再用几何平均法计算其均值的现象，对数变换后，可用算术平均法计算，满足概率论中期望、方差的定义。
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有没有一个比较简单通俗的做法呢，是每个序列都去判断下它的分布吗，
iris 发表于
有没有一个比较简单通俗的做法呢，是每个序列都去判断下它的分布吗，您在建立模型之前首先要分析数据分布，如kurtosis,skewness,JB statistic.
残差不正态分布的话模型检测的结果如显著性是不可信的。
以利率模型来说吧，利率高的话如发展中国家就要用lognormal，利率低的如发达国家normal假设即可。
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其实也要看你的数据，如果数据本来就是平稳，取对数反而不平稳了，这样你说你还会取吗？
这么多说法，没有详细一点的解释么。。。
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