你好，10年的数据如果做时间序列的话虽说可以，但是也是样本偏少，简单的多元线性回归又不能排除年份之间的相对差异，我认为，也就是如果是我来做的话，可能是做面板数据处理。不知楼主什么想法。

仅供参考，非为金币！

   kannideqiwangjieguoshishenmo,

回复楼上2位

可是面板数据没学过，用 stata操作更不会了。。。不知有什么好书或操作教程推荐？

没什么期望结果，就是看能否保证回归质量~

谢谢

如果是时间序列数据，那么多元回归和时间序列一起用。

如果是面板数据，则面板和多元回归一起用。

十几年是小样本，但也可以获得一些结果。看具体情况做小样本校正可以了。如果动态面板，stata有小样本校正功能。

我本人看法是建议用时间序列，因为采用多元回归法必然涉及到多重共显性问题，而解决该问题的办法通常都会使得有效数据减少，在有效数据本就不多的情况下，采用此方法无异于雪上加霜，将来结果的可信度也必然打折扣。虽然，采用时间序列也会遇到一些问题，但是两害取其轻，只能这样办了。还有一种方法，不知可行否，建议你可以考虑一下：诚如你所述，研究某省GDP影响因素的分析，估计你的时间是以年为单位，如果可能的话，不妨以季度为单位，这样数据样本就会大大增多，避免了上述麻烦，检验效果也会好一些。

以上为个人拙见，仅供参考。