肯定不能了呀 变量每一个显著的

单个自变量和因变量做回归就显著，这是为什么呀？

就是自变量之间存在很严重的multicollinearity
你现在当所有变量都包含时候没有一个显著，但总体F检验的p值又很低（总体上每个变量的系数不全显著为零，但每个单独的系数都显著为零），加上你说每个单变量回归，系数都显著。 你可以理解为这些因变量互相之间存在线性关系。 比如举例说true model里面只有sale，那就是只有sale能解释你因变量，但你现在添加了一堆变量可以影响sale，那整个OLS就被污染了。
你可以先检测下multicollinearity，算算VIF什么的那。然后你要解决这个就需要经济理论了。讲真你连因变量是什么都没说。要靠理论先构建哪几个自变量可以被哪几个自变量解释，然后再重新构造你的目标回归模型（绕不开的）
其实你说不为构建模型，但其实你OLS的时候已经假设了模型了。你现在naive OLS做不了只能进一步去解决这问题

看不懂啊，这么复杂的嘛

可以试试逐步回归，剔除一些变量