为何模型总是不显著

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最近得到这么一组数据
50 3 1 0.0144870260000000
40 6.6 6 0.976534694000000
80 4.2 4 0.618041970000000
30 2 3 0.0128586600000000
60 8 2 0.0114666030000000
50 3 0.5 0.0238351450000000
19 5.4 1 0.437034549000000
40 5.4 3 0.988633181000000
前三列是independent变量，第四列是dependent变量。我试了线性回归模型，多远二次回归模型，纯二次回归模型，逐步判别多元二次回归模型，都得不到模型具有统计学意义。到底为什么呢？我通过肉眼都能分辨出该模型那个因素重要，那个次要了，但就是模型不显著。
各位大侠，帮忙看看呗

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• data.xls

2011-4-18 11:12:00 上传

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关键词：何模型 Independent Dependent depend 线性回归模型 统计学 模型

顶一下，没人管我嘛

第一步：用因变量对每一个自变量做OLS回归，得到三个模型；如果这三个模型都通过了各种检验（不能通过检验的模型剔除，如果三个模型都不成立，则停止建模；但可以采取其它方法，比如都取对数、观测散点图等），则对它们的可决系数R2按从大到小的顺序排序。
第二步：以R2最大的模型为初始模型，引入R2第二大的变量，如果该变量不能通过t检验，则剔除之，进入第三步；如果该变量能通过t检验，再看R2是否提高了，如果提高了，则保留之，进入第三步。
第三步：引入R2第三大的即最小的变量，如果该变量能通过t检验，再看R2是否提高了，如果提高了，则建模成功。

观测散点图，可能需要变量都取对数或者其中一个变量先取对数，把这个放到楼上的同仁给的建模步骤的最前面才好

3# asdfgh
这么说吧，如果三个变量单独与因变量进行OLS建模，有存在模型显著性的话。那我之前的那些处理肯定会得到显著性模型的。

路过，跟模型的识别问题有关吧，采用不同的形式的模型，标准化、对数、交叉项、平方，试试。不行用别的估计方法看看

daodaory 发表于 2011-4-20 16:25
路过，跟模型的识别问题有关吧，采用不同的形式的模型，标准化、对数、交叉项、平方，试试。不行用别的估计 ...