[回归分析求助] 求助帮忙看一下回归分析的结果 [推广有奖]

if to force those in, the reg can be problem.  Can you do factor analysis and apply reg to the principle components?

这四个指标分别是lnGDP,lnRDJJ,lnRDJY,lnRDJS,三个自变量是科技投入的三种构成，分别是基础研究投入，试验发展投入，应用研究投入，所以结合实际意义的话，不能再因子分析或者主成分分析了，不能去掉任何一个自变量，在这种情况下该怎么办呢？谢谢~

才10个观测值，样本太少了

可是我还没有数据来增加样本，我可以单独做他们的回归分析来比较吗？
回归结果如下， regress lnGDP lnRDJJ

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =   28.63
       Model |  1.74839688     1  1.74839688           Prob > F      =  0.0007
    Residual |  .488487563     8  .061060945           R-squared     =  0.7816
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.7543
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .24711

------------------------------------------------------------------------------
       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJJ |   .4450203   .0831652     5.35   0.001     .2532411    .6367996
       _cons |   12.75546   .8277972    15.41   0.000     10.84656    14.66437
------------------------------------------------------------------------------

. regress lnGDP lnRDJY

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =   30.61
       Model |  1.77342793     1  1.77342793           Prob > F      =  0.0006
    Residual |  .463456509     8  .057932064           R-squared     =  0.7928
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.7669
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .24069

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       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJY |   .5842214   .1055918     5.53   0.001     .3407263    .8277165
       _cons |   10.29019   1.244925     8.27   0.000     7.419384    13.16099
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. regress lnGDP lnRDJS

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =  165.40
       Model |  2.13368217     1  2.13368217           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .103202268     8  .012900283           R-squared     =  0.9539
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.9481
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .11358

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       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJS |   .4846495   .0376845    12.86   0.000     .3977489    .5715501
       _cons |   11.06803    .475456    23.28   0.000     9.971622    12.16443
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我这样单独做回归比较有意义吗？

individual reg may make more sense because of the linearity.  Still, as 蓝色 pointed out, the reg is based on 10 observations, the result can be questionable.

谢谢您的热心解答，看来我的问题是样本太小了~