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回归分析
idiele
1742 4
2010-08-27
请教：
在一个模型的基础上加入新的变量，发现adjusted R-squares 变大了，但加入的变量T-TEST却不显著，应该怎样解释这种现象呢？
相反，出现adjusted R-squares 变小了，但加入的变量却很显著，又该怎么解释呢？
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tj0412ymy
2010-8-28 00:01:35
T-TEST无法通过，此时应考虑新变量与其他变量是否存在多重共线性问题。建议首先考察该变量与其他变量的相关系数，若相关系数较大，显然有共线性问题；若相关系数比较小，可将该变量作为因变量，其他变量作为自变量作回归分析，查看 该回归方程的R-squares 值，若该值较大，说明存在共线性问题。
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tj0412ymy
2010-8-28 00:10:55
发现楼主试图在寻找adjusted R-squares 大小与模型变量显著性之间的关系，其实二者之间并无直接联系，adjusted R-squares 值衡量的是所有变量对模型的贡献度，而变量显著性检验是针对单个变量而言的。
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idiele
2010-8-29 11:07:49
3#
那么当加入新变量，一方面，R变大，即所有变量对模型的影响力增加；另一方面，新变量自身不显著，即对模型无显著解释力。那么模型总体变大的解释力来自哪里？或者是否表明新加入变量与某个老变量有共线性的问题呢？或者又是其它什么原因？
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bobguy
2010-8-29 12:49:52
idiele 发表于 2010-8-29 11:07
3#
那么当加入新变量，一方面，R变大，即所有变量对模型的影响力增加；另一方面，新变量自身不显著，即对模型无显著解释力。那么模型总体变大的解释力来自哪里？或者是否表明新加入变量与某个老变量有共线性的问题呢？或者又是其它什么原因？
或者是否表明新加入变量与某个老变量有共线性的问题呢？Not necessary. It could be a variable lwith less prodictive/exlpainitive  power. 鸡肋.   Using F-statitics determines if it should be kept.
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