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1，我在做一个制造业30个行业的回归模型，因变量是人均收入，变量是学历、技术等级、职称等人口素质的指标，请问可以这样回归么？

2，我如果把各个变量一起放进去多元回归的话，各个变量的T值很小，系数有的也是负的，不符合经济意义。如果把每个变量分别做回归（一元的）的，就没有这个问题。请问可以分别回归么？

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关键词：非时间序列 时间序列 回归模型 多元回归 人口素质 时间 序列

模型不完备

拜托不要这么简单的说不完备，因为论文中前面已经有很多分析了，计量只想简单的回归一下就好。

如果把所有变量都放上去，模型不显著。

能不能分别对每个变量（都是百分数，结构数据）回归

得出结论进行分析？？？？？？

可以分别回归，就是你说的一元回归，不过这样没有太多的意义可言，你找不到这些指标之间的相互关系和影响。

怎么办呢，可以使用多元回归，但是你说了结果不显著，很多t检验都通不过，这是因为指标相互影响造成的。所以要做的是剔除哪些影响不大的指标，那就要做任意个指标的多元回归，也就是术语成为选模型。什么意思呢，就是删除其中一个，两个等进行回归。也就是stepwise方法，逐步回归。这样可以通过模型最优准则比对发现到底哪个选模型是最优的，我想软件是可以实现的，因为逐步回归是成熟的经典回归方法。希望所说对你有用。

另外，你要考虑到数据的类型，比如学历可能是等级数据吧，所以应该使用逻辑回归来做，不过结果没有那么理想；或者把所有的数据看作数量级的，用stepwise来做，

你可以尝试用偏最小二乘法去分析，应该很好用的，我也是新学到的