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2317 12
2014-03-08
悬赏 10 个论坛币 已解决


求大神们帮忙,解释下这个结果,我是菜鸟,不太懂!多谢!

  

Dependent  Variable: Y

  
  
  
  
  
  

Method:  Least Squares

  
  
  
  
  
  

Date:  03/08/14   Time: 16:57

  
  
  
  
  
  

Sample:  2000 2012

  
  
  
  
  
  

Included  observations: 13

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Variable

  
  

Coefficient

  
  

Std. Error

  
  

t-Statistic

  
  

Prob.  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

X1

  
  

65.37667

  
  

106.6387

  
  

0.613067

  
  

0.5623

  
  

X2

  
  

-4063.610

  
  

1471.643

  
  

-2.761274

  
  

0.0328

  
  

X3

  
  

502143.2

  
  

602350.2

  
  

0.833640

  
  

0.4364

  
  

X4

  
  

-38437.70

  
  

61685.46

  
  

-0.623124

  
  

0.5561

  
  

X5

  
  

3939.294

  
  

1409.448

  
  

2.794919

  
  

0.0314

  
  

X6

  
  

-217.3146

  
  

48957.60

  
  

-0.004439

  
  

0.9966

  
  

X7

  
  

-11395.84

  
  

15925.59

  
  

-0.715568

  
  

0.5011

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

R-squared

  
  

0.976225

  
  

  Mean dependent  var

  
  

847150.8

  
  

Adjusted  R-squared

  
  

0.952450

  
  

  S.D. dependent  var

  
  

803269.3

  
  

S.E. of  regression

  
  

175161.1

  
  

  Akaike info  criterion

  
  

27.28853

  
  

Sum  squared resid

  
  

1.84E+11

  
  

  Schwarz  criterion

  
  

27.59274

  
  

Log  likelihood

  
  

-170.3755

  
  

    Hannan-Quinn criter.

  
  

27.22601

  
  

Durbin-Watson  stat

  
  

2.648375

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  


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杨梅吐气 查看完整内容

楼上们说的都不完全,首先,你做的模型各个系数的t检验好多都不好,说明你的模型中要么有存在多重共线性的变量,要么就是变量本身就和y的相关程度不高,其次,你的拟合优度虽然比较高,但是这并不能说明你的模型好,因为变量未全部通过检验,最后,你的DW值是2.6,说明残差项存在较强的负相关。解决的办法依次是:你先做y和每个xi的相关分析,把相关程度很差的踢了,再做各个xi之间的相关分析,看看有无多重共线性,接着再建模,看 ...
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2014-3-8 17:07:26
楼上们说的都不完全,首先,你做的模型各个系数的t检验好多都不好,说明你的模型中要么有存在多重共线性的变量,要么就是变量本身就和y的相关程度不高,其次,你的拟合优度虽然比较高,但是这并不能说明你的模型好,因为变量未全部通过检验,最后,你的DW值是2.6,说明残差项存在较强的负相关。解决的办法依次是:你先做y和每个xi的相关分析,把相关程度很差的踢了,再做各个xi之间的相关分析,看看有无多重共线性,接着再建模,看结果!
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2014-3-8 17:08:09
这个结果对吗?
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2014-3-8 17:25:42
我可以解决,你能不能多给点币啊,我要下一个年鉴需50币
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2014-3-8 17:26:18
看你做什么用了,如果用于预测,看R2,挺高的0.97;如果用于解释,不太好,很多系数不显著(P值高于0.05),但是R2很高,估计存在多重共线性,建议按照处理多重共线性的方法修正。
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2014-3-8 17:42:10
顶楼上~整个模型拟合好,但是单个解释变量很多不显著,初步判断就是多重共线性,可用主成分分析。
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