虚拟变量回归后R平方非常小，怎么解决？

wqh890914

10322

收藏 2012-05-01

我的模型是y=c+d1, 其中Y是个人的日常消费，d1是虚拟变量，c是常数。但是这个模型的拟合优度R平方是0.043，非常小，修正过的R平方甚至为负值，虚拟变量的T值不显著，这是怎么回事呢？

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szy56801

2012-5-1 18:50:00

额。。。。。。

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haoyun010

2012-5-1 20:17:22

本人认为，可以尝试适当增加个别重要的解释变量，解释变量太少可能造成R2极小

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ermutuxia

2012-5-2 11:17:26

对于一个回归方程而言，重要的解释变量是不应该缺失的，比如你上面的方程应该包括个人可支配收入变量，因为收入是影响消费的最重要的因素。在这个基础上可以加入其他虚拟变量。否则模型的拟合效果不会好。如果你想研究不同类别的人群或者地区的消费水平的差别，可以用均值t检验。

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wqh890914

2012-5-2 19:26:40

ermutuxia 发表于 2012-5-2 11:17
对于一个回归方程而言，重要的解释变量是不应该缺失的，比如你上面的方程应该包括个人可支配收入变量，因为 ...

谢谢你！我想研究的是养老保险类型对居民消费的影响，我采用的是调查数据，像您说的我把个人可支配收入和养老保险类型的虚拟变量当作自变量，消费当作因变量，可是回归后，R平方依然是很小，有人建议我用矩估计方法计算，不用最小二乘法，您说这样可以吗？

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ermutuxia

2012-5-3 08:58:44

如果你是调查数据，不需要用矩估计，那个方法更适合面板数据。如果你不增加解释变量，用任何方法都不会使得可绝系数提升。

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