你的拟合优度是调整后的吗？

是的 0.75左右 线性的为0.73 这个现象该怎么解释比较合理呢

数学可以证明只要新加入变量的t值大于1就会使拟合优度提示，但是t值大于1并不足以让变量显著

提升

在进行空间计量回归分析时，如果发现引入平方项后的模型拟合度提升（通常通过比较调整后的R或AIC/BIC信息准则），这表明数据中可能存在非线性关系。然而，若根据回归方程判断所有数值都位于倒U型曲线的左侧，意味着你的样本数据可能没有捕捉到关系曲线的变化点，即“拐点”。这种情况下，可以考虑以下几点：

1. **样本限制**：你当前的数据集可能不足以反映完整的关系变化。这可能是由于研究区域、时间范围或抽样方法的选择导致的。尝试扩大样本量或调整样本选择条件以更好地捕捉潜在的非线性关系。

2. **数据收集**：检查你的数据采集过程是否能够充分覆盖所有预期的变化区间，特别是对于“拐点”附近的观测值尤为重要。

3. **模型设定**：尽管平方项改进了拟合度，但你可能需要进一步探索其他类型的非线性变换或高阶多项式以更好地描述潜在的复杂关系。例如，考虑使用自然对数、立方根等转换，或者引入更高次幂的变量。

4. **理论与实践结合**：回归分析应基于理论假设和实际背景知识进行解释。如果倒U型曲线在理论上是合理的但数据未支持其右侧部分，可能需要重新审视模型设定或研究方法的有效性，并考虑调整研究设计以更好地捕捉预期中的非线性关系。

5. **敏感性分析**：可以尝试对不同的样本、时间序列或其他条件下的子集进行回归分析，检查结果的稳定性。这有助于判断是否是特定样本选择导致了无法观察到倒U型曲线右侧的情况。

总之，在面对模型与理论预期不完全一致的情形时，重要的是从多个角度审视问题，并结合理论背景和数据特性来综合解释。在必要时调整研究设计或数据分析策略以更全面地理解潜在的复杂关系。

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