O que o Rafel falou é que as duas expressões são matematicamente equivalentes, por uma questão de combinação linear das variáveis. Portanto, ao eliminar o intercepto, alguma das variáveis anteriores omitidas (var1==A ou var2==A) deverá aparecer na regressão necessariamente.
Sugiro consultar a referência dada (ou apenas procure por multicolineariedade variável dummy/binária) para entender o que está acontecendo. Abç M 2015-04-28 13:25 GMT-03:00 Bernardo Rangel Tura <[email protected]>: > On 04/28/2015 11:16 AM, Rafael Costa wrote: > >> Prezado Tura, >> >> var1 e var2 são variáveis qualitativas com 3 categorias cada (dummies >> multicategóricas). Na 1ª regressão, note que não há estimativas para >> var1A e var2A explicitamente porque essas categorias são usadas como >> referência (ou base) em cada variável. Isto é feito para evitar >> problemas de multicolinearidade perfeita (consulte os livros de >> econometria do GUJARATI ou do WOOLDRIDGE para rápida compreensão deste >> problema, conhecido como "armadilha da variável dummy"). O intercepto do >> 1º modelo é portanto o intercepto da regressão para o grupo de >> referência em que var1=A e var2=A. Já os coeficientes estimados da >> variável dummy de um determinado grupo representa a diferença estimada >> nos interceptos entre aquele grupo e o grupo-base. Por exemplo, 0.16 >> (valor do coeficiente de var1B) representa a diferença entre o >> intercepto deste grupo (var1=B e var2=A) e o intercepto do grupo-base >> (var1=A e var2=A). >> Na 2ª regressão, ao optar por excluir o intercepto, não há mais a >> necessidade de retirar uma categoria de cada variável dummy para evitar >> colinearidade perfeita. Agora pode-se escolher que uma das variáveis >> mantenham todas a suas categorias, desde que nas demais variáveis >> dummies se continue excluindo uma categoria que será utilizada como >> referência ou base. Note que agora o coeficiente var1A na 2ª regressão é >> justamente o mesmo valor do intercepto na 1ª regressão e os demais >> coeficientes da var1 são agora a soma dos coeficientes na 1ª regressão >> com o intercepto (por exemplo, o var1B da 2ª regressão = intercepto da >> 1ª regressão + var1B da 1ª regressão). >> >> Espero ter ajudado, >> Rafael. >> > > Rafael > > Entendo a sua explicação mas acho que você não entendeu o que eu desejo. > Para o modelo preciso de uma uma regressão que o intercepto tenha valor de > ZERO, ou seja, > > S = 0 + b1*var1=='B' + b2*var1=='C' + b3*var2=='B' + b4*var2=='C' + erro > > Entende o modelo que preciso? > > Abraços > > > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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