l****e
发帖数: 1627 | 1 应该是很简单
可是我老年痴呆了。。。
拜托帮忙看一下
我有两个OLS model
same dependent variable:
model 1: y = x1 z1-z10;
model 2: y = x2 z1-z10;
我现在想test x1=x2
应该怎么写？
//BOW BOW BOW |
F**********y
发帖数: 10265 | 2 咳咳，很笨的reviewer飘过～～～～～～～～
【在 l****e 的大作中提到】
: 应该是很简单
: 可是我老年痴呆了。。。
: 拜托帮忙看一下
: 我有两个OLS model
: same dependent variable:
: model 1: y = x1 z1-z10;
: model 2: y = x2 z1-z10;
: 我现在想test x1=x2
: 应该怎么写？
: //BOW BOW BOW
|
l****e
发帖数: 1627 | 3 大姐你表酱紫啊。。。
木有同情心～
【在 F**********y 的大作中提到】
: 咳咳，很笨的reviewer飘过～～～～～～～～
|
s******d
发帖数: 2730 | 4 亲戚阿，我一年用不到一次sas。等你再没人理我就去查书哈
【在 l****e 的大作中提到】
: 应该是很简单
: 可是我老年痴呆了。。。
: 拜托帮忙看一下
: 我有两个OLS model
: same dependent variable:
: model 1: y = x1 z1-z10;
: model 2: y = x2 z1-z10;
: 我现在想test x1=x2
: 应该怎么写？
: //BOW BOW BOW
|
s******d
发帖数: 2730 | 5 其实不明白你的问题啊
你要 test x1 = x2?
是他们的mean一样，regression coefficients 一样，还是model fit/prediction
performance 一样？不make sense 阿
【在 l****e 的大作中提到】
: 应该是很简单
: 可是我老年痴呆了。。。
: 拜托帮忙看一下
: 我有两个OLS model
: same dependent variable:
: model 1: y = x1 z1-z10;
: model 2: y = x2 z1-z10;
: 我现在想test x1=x2
: 应该怎么写？
: //BOW BOW BOW
|
l****e
发帖数: 1627 | 6 sorry sorry
我这个人很不适合做科学讲话非常松散
是要test coefficient
我把问题简写了
具体是酱紫
在某个research领域
常用的一个proxy是 x1
而我现在想propose一个alternative, x2
我要做的是看这个x2在一些常见的research topic里面是不是比x1更powerful。
或者，是不是会provide跟x1不同的regression results.
所以要对比两个model
y = x1 z1-z10
y = x2 z1-z10
这样讲/想make sense么？
【在 s******d 的大作中提到】
: 其实不明白你的问题啊
: 你要 test x1 = x2?
: 是他们的mean一样，regression coefficients 一样，还是model fit/prediction
: performance 一样？不make sense 阿
|
F**********y
发帖数: 10265 | 7 run 这两个model看report吧?
你是想看看用第2个的话fitness是不是会更好?
【在 l****e 的大作中提到】
: sorry sorry
: 我这个人很不适合做科学讲话非常松散
: 是要test coefficient
: 我把问题简写了
: 具体是酱紫
: 在某个research领域
: 常用的一个proxy是 x1
: 而我现在想propose一个alternative, x2
: 我要做的是看这个x2在一些常见的research topic里面是不是比x1更powerful。
: 或者，是不是会provide跟x1不同的regression results.
|
l****e
发帖数: 1627 | 8 是
问题是我要做这个test
针对大概100来个group，还有10来个不同的y
所以我想要它给我output一个f-test
我昨天夜里大概齐已经找出来用什么code了
现在正好你们在
关键是要看看这么说make sense不make sense
【在 F**********y 的大作中提到】
: run 这两个model看report吧?
: 你是想看看用第2个的话fitness是不是会更好?
|
F**********y
发帖数: 10265 | 9 很make sense很make sense
【在 l****e 的大作中提到】
: 是
: 问题是我要做这个test
: 针对大概100来个group，还有10来个不同的y
: 所以我想要它给我output一个f-test
: 我昨天夜里大概齐已经找出来用什么code了
: 现在正好你们在
: 关键是要看看这么说make sense不make sense
|
s******d
发帖数: 2730 | 10 你只能比较两个model的fit。
test coefficient不make sense因为你x换个scale，coef就变了。
你只能看prediction performance.
看r^2阿，anova F test.
【在 l****e 的大作中提到】
: sorry sorry
: 我这个人很不适合做科学讲话非常松散
: 是要test coefficient
: 我把问题简写了
: 具体是酱紫
: 在某个research领域
: 常用的一个proxy是 x1
: 而我现在想propose一个alternative, x2
: 我要做的是看这个x2在一些常见的research topic里面是不是比x1更powerful。
: 或者，是不是会provide跟x1不同的regression results.
|
|
|
l****e
发帖数: 1627 | 11 那如果x1和x2是一样的scale呢
【在 s******d 的大作中提到】
: 你只能比较两个model的fit。
: test coefficient不make sense因为你x换个scale，coef就变了。
: 你只能看prediction performance.
: 看r^2阿，anova F test.
|
s******d
发帖数: 2730 | 12 你的意思是你有不同的data sets for independent evaluation?
那你可以做a paired comparison
for each data set and each Y
regress y versus x1, y versus x2
save R^2
then do a paired t test
【在 l****e 的大作中提到】
: 是
: 问题是我要做这个test
: 针对大概100来个group，还有10来个不同的y
: 所以我想要它给我output一个f-test
: 我昨天夜里大概齐已经找出来用什么code了
: 现在正好你们在
: 关键是要看看这么说make sense不make sense
|
F**********y
发帖数: 10265 | 13 感觉6只是想换一个covariate看看效果?
【在 s******d 的大作中提到】
: 你的意思是你有不同的data sets for independent evaluation?
: 那你可以做a paired comparison
: for each data set and each Y
: regress y versus x1, y versus x2
: save R^2
: then do a paired t test
|
s******d
发帖数: 2730 | 14 她不是说想propose 一个alternative covariate than the commonly used one 么
还说她有不同的y
所以我觉得可以这么systematic做，否则很难有statistical significance
【在 F**********y 的大作中提到】
: 感觉6只是想换一个covariate看看效果?
|
l****e
发帖数: 1627 | 15 嗯
这是一个好办法
systematically testing...
让我想一下
HUG HUG HUG HUG
【在 s******d 的大作中提到】
: 她不是说想propose 一个alternative covariate than the commonly used one 么
: 还说她有不同的y
: 所以我觉得可以这么systematic做，否则很难有statistical significance
|
s******d
发帖数: 2730 | 16 for the same y and same data, this is a paired design. The paired t has the
best power.
【在 l****e 的大作中提到】
: 嗯
: 这是一个好办法
: systematically testing...
: 让我想一下
: HUG HUG HUG HUG
|
