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2012-02-10
开门见山吧!我设计了一个多元线性回归模型,在对样本数据进行回归分析后,单个参数T检验和总体F检验均呈显著性,但拟合优度即判定系数R^2不高(只有20%左右),请问是什么问题?是模型本身设计不合适吗(但我觉得四个自变量X确实都是影响因变量Y的因素啊!)。
。。如果想继续用此模型的话,有没有可能通过剔除一些样本数据,来提高判定系数R^2(同时也不改变单个变量t检验和总体F检验的显著性)呢?~~~
为了这个模型,我之前花了半个月的时间好不容易搜集了大量的样本数据,不想因此前功尽弃啊,泪奔~~期待各位高手能够帮我解决此问题,万分感谢啊!~~~
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2012-2-10 16:17:27
这很正常啊。
只能说你找的几个解释变量对被解释变量有很显著的影响,但是影响是多方面的,不可能全部放进来。
你现在要注意的是是否有某个重要变量没有包括进来,如果没有,这个结果就很不错了。
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2012-2-10 16:44:05
谢谢楼上的!我统计学得不好,不知道问题出在哪里。。。我的模型有四个自变量,给你看下我的基本数据:观测值为119个、Multiple R为0.46、R Square为0.22、标准误差3.57、Significance F为0.0001、四个自变量回归参数对应的P值均低于0.05。。。如果是这样,此模型可以用吗?
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2012-2-10 16:47:44
还有,我只考虑了四个变量,有没有其他重要变量我暂时没想到。。如果是这样的话,想用此模型的结果来解释问题是不是说服力不够?
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2012-2-10 16:59:21
补充:我通过剔除一些样本数据,可以提高判定系数R^2至50%以上,但此时F检验便不显著了。。。请问这种结果是更好还是更差?(一直不太清楚拟合优度R^2和整体显著程度F值的区别,整体显著程度越高不是说明解释变量与被解释变量的相关性越高吗,拟合度也应该越高啊。。。)
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2012-2-10 21:28:27
liln119 发表于 2012-2-10 16:59
补充:我通过剔除一些样本数据,可以提高判定系数R^2至50%以上,但此时F检验便不显著了。。。请问这种结果是 ...
这个结论有些怪异。R2检验和F检验(H0:R2=0)是同类检验,为何会结果相反?
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