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向kenny请教关于回归分析,和Bootstrapping中原始样本数目的问题

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发表于 2014-2-10 16:28:01 |只看该作者 |倒序浏览
kenny,& }# i0 v2 c  }5 d- N
$ s: s) P# p+ ]" n1 k- X
你好!  B0 X, o: r' b, D+ l! U
/ i  B8 o5 F0 m
非常感谢你在中人网上帮助大家解答各种问题。我现在有两个问题想向你咨询请教:
! o& D: M% Y3 J) X" ]' a0 w7 T  M! B) h6 H* ^& i
1,有三个变量X、Y和Z,现在需要讨论这三个变量之间的关系。回收了70份数据,但是X部分回答得不好,只有54份数据中的X部分有效,而Y和Z部分回答得很好,70份数据中的Y和Z部分都可以用。
) n2 ^' Z/ L3 O% S+ j# L. x) K) n7 K3 A! f- x
这种情况,应该用哪部分数据作多层回归分析呢?是否可以用54个X,与70个Y和Z做回归分析??9 c1 \, t. F! y+ {- _8 i  n+ Y) @

/ m, T" w5 p2 f( O2 a/ U还有什么方法能够有效地对X、Y和Z的关系进行分析?
  W( {  b/ h% y. s
  s- A5 h0 G1 n8 p" U, w& m2,关于Bootstrapping。
1 I+ u$ y: q- A* \* f% V1 ^, }* W% N# K! l/ U  T8 T
有效数据54份数据,可以以此为case作bootstrapping吗?原始样本数目是否太少?# k2 r% j9 c+ ]+ m3 p2 a
  K* q  n* d. R8 h
非常感谢你的热心帮助。
( K) V' Q7 _8 S- D8 h

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发表于 2014-2-10 19:11:46 |只看该作者
1。 回归分析是 casewise 的。54个X,与70个Y和Z做回归分析,就等于N=54 了。
! L  L4 A! j4 [9 J+ `5 M' A# T- S3 G. r& m
2. bootstrapping 在处理样本少的时候,估计抽样分布非常有效。但是,不可以用 bootstrapping 做参数估计。
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发表于 2014-2-10 19:22:31 |只看该作者
明白,非常感谢Kenny。尤其是关于Bootstrapping部分,你的回答和指导帮我少走弯路了。
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