关于实证论文中多元回归中相关系数R^2的问题

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最近看了一些会计方面的实证论文，其中有些建立了多元回归分析模型，可是建模的结果是相关系数R^2的值不足0.5，或者更小（有的甚至只有0.3），而作者却给予模型以肯定，说模型的拟合效果好。对于这个问题不是很理解，R^2的值只有0.5不是仅仅是中度相关么？当不足0.3的时候不是低度相关么？这样的模型解释效果真的够理想么？
  另外有好多的参数的P值也是很高，明显通不过假设检验，但是有作者未对其处理，最后还是肯定了模型。
本人学疏才浅，还请高手讲解，谢谢！

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关键词：多元回归 相关系数 实证论文 实证论 多元回归分析 论文 系数 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

r方不是关键指标  但是p值是 ，很多p值都大于0.1的话 明显是不行的

r方不是拟合优度吗

小于0.3的肯定拟合效果不好

这方面我不太行，如果是高端网站建设和高端网站设计这方面的话我还可以！！
这个还是为你顶一下

zyz0329 发表于 2012-5-22 22:31
r方不是关键指标  但是p值是 ，很多p值都大于0.1的话 明显是不行的

不太懂，为何拟合优度低，模型还是被采用了

lexiaoyao210 发表于 2012-5-23 10:13
小于0.3的肯定拟合效果不好

确实不行啊，可是为何好多实证论文最后还是会采用这些拟合效果不行的模型。

xuejiefriend 发表于 2012-5-23 12:14
不太懂，为何拟合优度低，模型还是被采用了

看是什么类型 一般时间序列数据r方要求比较高 截面数据有些0.3以上就不错了

我认为拟合优度是其次，判断系数的显著程度是必须的。

xuejiefriend 发表于 2012-5-23 12:15
确实不行啊，可是为何好多实证论文最后还是会采用这些拟合效果不行的模型。

R方只是一个指标，高了好，低了也没有什么问题，这个跟样本数量有关系，你只有100——200的样本，对R方要求自然低，但是显著性必须得有！