在统计学中为什么要对变量取对数
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。
扩展资料：
如果
，即a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作
。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。
特别地，我们称以10为底的对数叫做常用对数（common logarithm），并记为lg。称以无理数e（e=2.71828...）为底的对数称为自然对数（natural logarithm），并记为ln。
零没有对数。
在实数范围内，负数无对数。在虚数范围内，负数是有对数的。事实上，当
则有e(2k+1)πi+1=0，所以ln(-1)的具有周期性的多个值，ln(-1)=(2k+1)πi。这样，任意一个负数的自然对数都具有周期性的多个值。例如：ln(-5)=(2k+1)πi+ln 5。对数在数学内外有许多应用。这些事件中的一些与尺度不变性的概念有关。例如，鹦鹉螺的壳的每个室是下一个的大致副本，由常数因子缩放。这引起了对数螺旋。Benford关于领先数字分配的定律也可以通过尺度不变性来解释。对数也与自相似性相关。
例如，对数算法出现在算法分析中，通过将算法分解为两个类似的较小问题并修补其解决方案来解决问题。自相似几何形状的尺寸，即其部分类似于整体图像的形状也基于对数。对数刻度对于量化与其绝对差异相反的值的相对变化是有用的。
此外，由于对数函数log（x）对于大的x而言增长非常缓慢，所以使用对数标度来压缩大规模科学数据。对数也出现在许多科学公式中，例如Tsiolkovsky火箭方程，Fenske方程或能斯特方程。
参考资料：百度百科-对数
我能想到的有两点
作用1： 对有些存在异常大的观测值的变量，取对数可以减小方差
作用2： 对只有取正值才有意义的变量，例如重量，如果直接进行线性回归，那么可能产生没有意义的负的预测值，所以有时会考虑对对数值进行回归分析而不是原始的观测值，这样就不会产生没有意义的预测值。
在统计学中为什么要对变量取对数
这涉及到数学方面的问题更多些，形如y＝e∧x,y＝x∧a,y＝a×b∧x等等，这些可以化简变量取对数后得出的数据更直观，在统计学上做模型图的时候，非线性函数直接作图是比较困难的，它分为了本质线性函数和非本质非线性函数，像上面那些指数函数，幂函数之类的是本质线性函数，用参数稍加改下，即y1＝...
在统计学中为什么要对变量取对数
如果变量之间存在对数线性关系，取对数之后就可以用线性模型处理这种关系，计算简便，而且准确度高
为什么统计学中要对数据做变异分析?
统计学中有个基本概念“基线”（baseline），所谓基线是指研究措施执行前，被研究对象的基本特征。具体到文章中涉及到的问题，因素有很多，实际上，同一个研究方法或者同一种处理措施，在不同的研究中，得到不同的结果，往往是由于被研究对象之间的基线资料差别所致。在研究中一定要对得到的数据作进一步的...
在统计学中为什么要对变量取对数
通常是防过小或过大，比如2^-30这样，我们只要知道变化幅度或差距，不需要知道具体值时就可以去对数
在统计学中为什么要对变量取对数
你是在用最小二乘法拟合吗？拟合后的曲线为了让他形如y=kx+b的形式，我们要采取一些变换，如指数形式可以采取取对数
为什么研究中需对结果进行显著性水平的判断?
需要注意的是，显著性水平并不代表着结果的重要性。一个结果即使达到了1%的显著性水平，也并不一定具有实际意义。因此，在研究中，我们需要综合考虑显著性水平和结果的实际意义，才能得出准确的结论。总之，1%、5%、10%显著是统计学中常见的三个显著性水平，我们需要根据研究的具体情况来选择合适的显著性...
为什么要对方差作统计分析?
原因如下：1、首先工作量太大；2、无统一的误差，试验误差估计的精确度和检验的灵敏度低；3、容易犯Ⅰ型错误，推断的可靠性低。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和...
为什么要对统计数据进行误差修正?
误差的降低有助于提高数据的可比性。统计数据的比较和分析通常需要考虑各种可能的误差来源，以确定不同数据之间的差异是否具有统计学意义。当误差降低时，不同数据之间的差异更可能反映真实的差异，从而增强了数据的可比性。误差的降低可以增加统计数据的可信度。对于数据的使用者来说，统计数据的可信度是评估...
统计学中为什么对有些数据要取log?
【一些数据是幂级函数，比如连续增长率，复式利息计算等，采用log计算可以简化
为什么要对方差进行修正?
在统计学中，方差是用来衡量一组数据的离散程度的指标。方差的计算涉及到对数据与其均值之差的平方进行求和。在计算样本方差时，常常使用除以n-1的修正因子，而不是除以n。这是因为样本方差是用来估计总体方差的。当我们从总体中取出一个样本时，样本的方差通常会低估总体方差。这是因为样本中的数据之间的...
五洁复方： 我能想到的有两点 作用1: 对有些存在异常大的观测值的变量,取对数可以减小方差 作用2: 对只有取正值才有意义的变量,例如重量,如果直接进行线性回归,那么可能产生没有意义的负的预测值,所以有时会考虑对对数值进行回归分析而不是原始的观测值,这样就不会产生没有意义的预测值.
茶陵县19129628335： 计量经济学中为什么要对变量取对数,差分以及对数差分 - ？
五洁复方： 因为一般做回归分析,会用到线性回归,如果不取对数或其他形式,你的自变量不能和因变量有线性关系,那么你的分析模型就是不完全合适的.并且有时候取对数或其他形式是因为,原来的数据不服从随机正态分布,但是可能它的log形式服从随机正态分布.
茶陵县19129628335： 为什么要对原始数据取对数 - ？
五洁复方： 首先根据原始数据画出草图来,看草图的形状先大致猜测函数的类型 如果看到图中曲线上升很快,类似于y=ax^b的函数形式 取对数(适当的底数)lny=lna+blnx 这样将指数函数化成一次线性函数,更方便画图和处理数据
茶陵县19129628335： 请问为什么在计算信息熵的时候要取对数呢? - ？
五洁复方： 看看定义信息熵的想法:设对于某个事件 x, 发生的概率是 p(x), 对应的＂信息量＂是 I(x). 性质 1. p(x) = 0 => I(x) = +\inf (正无穷大) 2. p(x) = 1 => I(x) = 0 3. p(x)>p(y) => I(x)含义是概率为 0 的事件对应的信息量大, 反之信息量少. 我们概率老师...
茶陵县19129628335： 为什么在进行空间统计分析时,对于空间滞后模型和空间误差模型进行参数估计时,需要对数据取自然对数?？
五洁复方： 因为人们对比如声音,光,等跨越不同空间的事物的感受是 Logarithmically. 所以对数衡量相比简单衡量更可靠. 物理学里面都是这样的吧,好像.
茶陵县19129628335： 计量经济学模型为什么要取对数 - ？
五洁复方： 计量经济学模型通常是为避免伪回归,消除异方差,在不改变时间序列的性质及相关性的前提下,为获得平稳数据,通常会对时间序列取自然对数.对数据进行平稳性检验是研究中不可或缺的步骤,因为时间序列分析法只适用于平稳的数据. ...
茶陵县19129628335： meta分析为什么要将比值取对数 - ？
五洁复方： 多对数模型的解释变量与应变量都是对数形式,它的斜率系数可以衡量应变量Y关于解释变量X的弹性..也就是当X每变动百分之一时,应变量Y的均值变动的百分比、、、、
茶陵县19129628335： 为什么经济学表述中要对所取的数据取对数呢?比如说为什么要取log of 国内产出.取对数的意义究竟是什么呢? 对数究竟有什么用呢? - ？
五洁复方：[答案] log是非常重要地 特别是在计量之中 经常会用到 细说如下: y=x 是说 x增长1单位 Y也增长一个单位 y=logx 是说 x 增长一个单位 y增长百分之多少 有个这么个意思
茶陵县19129628335： 微生物计数的时候为什么要取对数 - ？
五洁复方： 因为使用对数(一般使用自然对数)却能方便的进行一些高等数学方法的统计与分析. 对数值和实际值呈正相关,便于绘制函数曲线,也能准确反映微生物生长规律.
