1樓：
當然改變了bai。
迴歸的目的是
du發現潛在的關係，是一處擬
zhi合的過dao程，如果自變數的分內
布不符合要求容，是需要處理加工的。而取對數即是一種標準化的手段。
不僅sas中這麼處理，其它資料探勘過程中也會有這方面的問題。
詳細需要參考資料探勘或統計迴歸方面的資料。
2樓：匿名使用者
的確會改變原來
bai的資料迴歸所du得的各種zhi
引數。樓主可用下dao面的**自行驗證回。答data old;
input w x y;
lgy=log(y);
cards;
1 67
2 3 5
1 1 2
1 0 5
1 1 2
;proc reg data=old;
model y=x w;
run;
proc reg data=old;
model lgy=x w;
run;
spss 迴歸分析中自變數取了自然對數還用在標準化嗎
3樓：天刃士
這個問題問得有點奇怪，因為取對數本來就是一種標準化的手段，但是這又要看你自變數的原始資料分佈呈現什麼形態了。如果是非常嚴重的正向偏態分佈或者負向偏態分佈才需要取自然對數或者反射自然對數，如果是其他形態的分佈則要採取其他手段。
因此，是否標準化和怎麼樣標準化得看你的原始資料的分佈圖。然而，很多資料在標準化以後仍然呈非正態分佈，這很正常，但是不能進一步再去標準化了，否則偏離太大到時候無法解釋清楚了。
4樓：匿名使用者
標準化和對數，沒任何關係的
我經常幫別人做這類的資料分析的
在對變數取對數後,變數的變化變成了百分比,為什麼?
5樓：
有很bai多原因啊.（1）減弱模型中數du據的異方差zhi性,只能是減弱dao,並不能徹底消版
除（2）模型形
權式的需要,利用線性迴歸模型的前提是解釋變數和被解釋變數之間的線性關係,但是在實際中這一點很難滿足,很多的時候需要對多個變數或者是單一變數做對數變換,讓模型的形式變為線性（3）取對數,再配合差分變化,把絕對數變成相對數,這樣,資料更能表示變動的相關性.（4）對取對數以後的經濟資料進行線性迴歸,其前面的參數列示的就是百分比變化率(dlnx=dx/x),也就是彈性（5）有時候變數不符合正態分佈的假定,取了對數可以漸近正態分佈………………
計量模型中變數是比例形式，取對數還有意義嗎
6樓：匿名使用者
如果數bai據數值比較龐大，與其du他相關的變數zhi很難比較方便地看dao出關系，可以通過取對數內對數值容較大的資料進行平滑。巨集觀計量經濟分析中較常用。
如果變數關係x和y本身不是線性關係，比如y=x1*x2 就取對數 取完對數好做線性迴歸。再比如原來是y=x^2 也取對數 好做線性迴歸。不知道對不對，還請大師們指出錯誤和不足吧。
總之一句話 如果有足夠的證據表明 y和x的關係比較像y=x1*x2/x3這種或者說比如形式如經濟學裡面的「萬有引力定律」，那麼我們就取對數 為了方便線性迴歸。
7樓：匿名使用者
這個問題問得有點bai奇怪du
，因為取對數本來zhi就是一種標準化的手段，但是這dao又要看你自變數專的原始資料分佈呈現屬什麼形態了。如果是非常嚴重的正向偏態分佈或者負向偏態分佈才需要取自然對數或者反射自然對數，如果是其他形態的分佈則要採取其他手段。因此，是否標準化和怎麼樣標準化得看你的原始資料的分佈圖。
然而，很多資料在標準化以後仍然呈非正態分佈，這很正常，但是不能進一步再去標準化了，否則偏離太大到時候無法解釋清楚了。
進行迴歸分析時，是先把資料標準化再取對數還是取對數後再標準化？謝謝。。
8樓：匿名使用者
就回歸分析而言，標準化不是必要的，因為標準化是資料的線性變換，不影響估計的顯著性。
計量模型一般不進行標準化，保持變數的原汁原味，方便估計結果的解釋。多元統計裡經常要標準化，如主成份分析，因子分析等。
對數變換的主要目的：（1）估計的係數可以解釋成彈性，一般用在經濟學模型裡；（2）可以降低樣本異方差程度；（3）減少變數的波動，與其他變數的波動水平相適應。
對數變換要求原始變數為正，如果先標準化可能會出現負值，對數變換就不行了。只能對正取值的變數先取對數，再標準化。
spss中怎麼對一個變數取對數?為了資料處裡方便，操作步驟怎麼做？ 10
9樓：神通兒
transform選單下，選「compute variable」，在開啟的對話方塊中，首先在「target variable」中輸入目標變數名，如x。設原變數名為y，若取以10為底的對數，在「numbric expression」中輸入lg10(y)；若取以e為底的對數，在「numbric expression」中輸入ln(y)。
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