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楼主

宝宝他爸的宝宝 发表于 2011-10-26 23:09:38 |AI写论文

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最近做了一个全要素生产率（Malmquist指数）的研究，做完之后想做对全要素生产率指标的影响因素的分析，可是发现以全要素生产率为因变量，选取企业自身的各项指标作为自变量，直接使用多元线性回归模型之后，可决系数最高的也只有0.1多，拟合非常差，而且自变量之间的共线性比较严重，所以想请教大家一下，应该怎么解决一下这个问题。具体想让各位高手提供一些例如用SPSS或者Eviews进行回归处理的比较具体的案例，因为个人觉得可能是设置的模型形式不对，可能需要用到非线性的回归模型，但是掌握的统计知识实在是有限，所以很希望能有高手指点一下该怎么办。谢谢啦！！！

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关键词：多元回归 malmquist指数 Malmquist 多元线性回归模型全要素生产率因变量自变量而且模型统计

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沙发

nigeshan2oo1 发表于 2011-10-27 09:01:47

呵呵
建议你可以看下DOE实验
一般来说可以分为以下几个步骤
1.初步确定因子（比较多）
2.进行筛选实验，筛选出主要的因子
3.进行全因子或者部分因子实验初步确定线性模型
4.加入中心点实验，确认有无非线性关系
5.如有非线性关系，进行表面实验，找出最佳模型。。。。
祝LZ好运

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