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6063 6
2011-04-18
最近得到这么一组数据
50 3 1 0.0144870260000000
40 6.6 6 0.976534694000000
80 4.2 4 0.618041970000000
30 2 3 0.0128586600000000
60 8 2 0.0114666030000000
50 3 0.5 0.0238351450000000
19 5.4 1 0.437034549000000
40 5.4 3 0.988633181000000
前三列是independent变量,第四列是dependent变量。我试了线性回归模型,多远二次回归模型,纯二次回归模型,逐步判别多元二次回归模型,都得不到模型具有统计学意义。到底为什么呢?我通过肉眼都能分辨出该模型那个因素重要,那个次要了,但就是模型不显著。
各位大侠,帮忙看看呗

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2011-4-18 15:45:40
顶一下,没人管我嘛
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2011-4-18 19:43:51
第一步:用因变量对每一个自变量做OLS回归,得到三个模型;如果这三个模型都通过了各种检验(不能通过检验的模型剔除,如果三个模型都不成立,则停止建模;但可以采取其它方法,比如都取对数、观测散点图等),则对它们的可决系数R2按从大到小的顺序排序。
第二步:以R2最大的模型为初始模型,引入R2第二大的变量,如果该变量不能通过t检验,则剔除之,进入第三步;如果该变量能通过t检验,再看R2是否提高了,如果提高了,则保留之,进入第三步。
第三步:引入R2第三大的即最小的变量,如果该变量能通过t检验,再看R2是否提高了,如果提高了,则建模成功。
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2011-4-18 20:08:40
观测散点图,可能需要变量都取对数或者其中一个变量先取对数,把这个放到楼上的同仁给的建模步骤的最前面才好
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2011-4-20 13:58:31
3# asdfgh
这么说吧,如果三个变量单独与因变量进行OLS建模,有存在模型显著性的话。那我之前的那些处理肯定会得到显著性模型的。
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2011-4-20 16:25:48
路过,跟模型的识别问题有关吧,采用不同的形式的模型,标准化、对数、交叉项、平方,试试。不行用别的估计方法看看
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