ols回归p值不显著，有什么办法？

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ols回归p值不显著，可以取对数后再进行回归吗？

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关键词：OLS 取对数

可以慢慢调一下，使用面板回归，改变变量的衡量方法，增加一些控制变量

你这56个观测值跑个什么劲呢

由于企业的专利申请数量的分布右偏非常严重，文献中对专利数量取对数是常见的做法。
增大样本量。考虑增加其他的控制变量。更换因变量的测算方式，比如计算：园区内每个公司的平均专利数。

不行就换数据，或者用逐步回归法，保留显著的就好

扩大一下样本试试，实在不行截尾

尝试一下 二代p-值 的结果

p值本来是用于检测一个自变量是否可以显著解释/预测因变量，如果不显著：

1）可能情况1，如果自变量并不能很好解释因变量，那最好放弃该自变量
2）可能情况2，自变量是对的，但可能需要做一些变换，比如可以试试对数，或其他变换。
一个通用方法是看有y～x曲线形状，比如把数据按x分成10等份，然后计算每等份的y均值，可以观察y～x函数。
3）可能自变量x和另外自变量（比如x2)共同作用来解释y。这更复杂一些，一个简单方法可以这样来检查，把数据按x2分成4等份，然后对每一等份重复步骤2，这样可以揭示是否有可循规律。