python抓了50W数据 跑了结果，大牛帮忙来解答一下 谢谢

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1、用python抓了电商的数据，大概100W条记录，删除了50W
2、想靠这个数据进行实证研究，本人原来计算机方向
3、自己看了书编写了 python 的OLS代码，输出了回归结果，主要看y和其他几个x1 x2 x3 x4 x5 x6等的想关系
4、如果有两个假设模型，就需要做2个OLS回归吗？例如 y和x1 x2 x3 是一个模型假设判断    y和x4 x5 x6 是一个假设判断
5、我的数据基本都不线性的，例如会员等级

但是我不是统计出身，对这么对数据的解读不是很精通，还请帮忙
如果想利用数据搞研究的，我们可以合作，我的数据绝对比那些cssci的数据要真是可靠，数据量大，我看ssci和cssci做这个研究的数据量3W就了不起了，但是这电商领域需要大样本才能看出一些问题

上结果

还请大神给分析一下，我的Jjar bera 值怎么那么大
这个结果怎么样，能解释说明模型的可靠性么

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关键词：python CSSCI SSCI CSSC 回归结果

第一，不清楚你的各个变量是什么，也就不清楚你的变量基本假设是什么，那么系数符号是否有意义，模型是否合理不得而知；
第二，你问JB检验问题，我个人觉得与你的样本数量过大有关，但是下面的P值很清楚的告诉你，拒绝了正太分布假设；
第三，模型是否合理不是看数据结果就行的，个人不是大神，意见仅供参考

hustlc319 发表于 2018-1-31 15:58
第一，不清楚你的各个变量是什么，也就不清楚你的变量基本假设是什么，那么系数符号是否有意义，模型是否合 ...

谢谢哈，我的模型很简单就是看x1---x12和目标变量y的相关性也就是评论的特征（很多维度x1---x12），和评论的有用性（y，评论被点赞）的关系

数据寿司 发表于 2018-2-1 11:44
谢谢哈，我的模型很简单就是看x1---x12和目标变量y的相关性也就是评论的特征（很多维度x1---x12），和评论 ...

建议你将解释变量进一步处理，得到可能最能影响Y的几个重要变量，从而重新回归，可能效果更好，而且一般人更想知道什么那几个因素是主要的，怎么影响的。鉴于你这哥可能是截面数据，可能需要考虑异方差、内生性等问题。仅供参考，祝好运！

hustlc319 发表于 2018-2-1 12:15
建议你将解释变量进一步处理，得到可能最能影响Y的几个重要变量，从而重新回归，可能效果更好，而且一般人 ...

谢谢，我先去学习一下，然后看看怎么再处理一下数据

如果是线性回归，R方那么低，基本上模型没有什么解释性，JB统计量是检验正态分布的，显然是拒绝了