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包含虚拟变量的多元线性回归模型显著但R平方小?
楼主
janis呀
11159
12
收藏
2012-10-23
如题,样本量约6万,因变量为变化很大的连续性变量,自变量有连续性变量,也有几个虚拟变量,回归目的是对因变量进行综合评价/预测。在回归之前对各连续性变量均进行无量纲化处理(均值化)。回归结果显示,T检验与F检验均是显著的,但R平方仅为0.237。
请教各位前辈、大虾,到底这个模型可不可以使用呢?拟合优度这么低,是否意味着采用该模型对因变量的值进行预测会存在较大的误差?
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全部回复
沙发
janis呀
2012-10-23 15:28:47
大虾在哪里呀大鱼在哪里?急等呀,不要吝于赐教呀前辈们
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藤椅
janis呀
2012-10-23 15:33:44
如果是自变量不够的话,似乎找不到其他的指标了。因为是首次购买客户的消费潜力模型,首次购买时的指标数量很少。自认为基本都包含进去了,其中两个变量不显著,踢掉了
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板凳
zhaojumping
2012-10-23 15:38:28
这种横截面数据0.237的R2已经不低了。
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报纸
janis呀
2012-10-23 17:53:37
zhaojumping 发表于 2012-10-23 15:38
这种横截面数据0.237的R2已经不低了。
谢谢大虾的热心回复!但能不能说明的清楚一点呢?到底R平方,在什么情况下,要什么样的水平就不低呢?
一直都不是很清楚这个问题。
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地板
inse7en
2012-10-23 20:59:28
zhaojumping 发表于 2012-10-23 15:38
这种横截面数据0.237的R2已经不低了。
- - 什么是横截面数据啊 不明白。。
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7楼
janis呀
2012-10-24 17:13:17
等待大虾的详细回复,和其他前辈的经验分享呀。不然真的没有办法决策了,R平方这么小,不知道怎么说服管理层
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8楼
lostangle
2013-12-22 17:24:45
一般认为,判定系数能达到0.1就可以了,越大越好。
自变量越多,判定系数一般会越大,但考虑到模型的精简性parsimony,自变量不宜太多。
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9楼
Yukinxiao
2015-4-19 15:12:15
请教楼主,我现在也在做这类模型,包含了多个控制变量和多个虚拟变量,把模型写出来以后之后要怎么处理呀??我只看过一个解释变量和多个虚拟变量的处理,现在完全不知道怎么操作了
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10楼
wei121496
2021-11-25 13:56:54
我也遇到类似问题,求怎么解决啊
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11楼
wei121496
2021-12-1 17:40:44
请解决了嘛?要怎么解释啊?我现在也遇到这样的问题
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12楼
DAWN1406
2023-2-16 16:59:32
一般在0.1以上,说明模型可以用
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13楼
kuangsir6
2023-2-17 14:41:45
R平方太小,说明现有自变量对因变量的解释能力有限。可能相关的重要变量没有选入,也可能自变量与因变量本来就是这种松散的关系,或者有不明原因。
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