拟合效果极差该怎样处理？

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<P>我做了一个曲线拟合方程，结果R<SUP>2  </SUP>只有0.036，这样做下去还有意义吗？我该怎么处理？急！！！</P>

<P>Independent:  FH</P>
<P>                                           Upper<BR>  Dependent Mth   Rsq  d.f.       F  Sigf  bound      b0      b1      b2      b3</P>
<P>   ROA      LIN  .015   113    1.68  .197          .0324   .0015<BR>   ROA      LOG  .022   113    2.49  .117         -.1289   .0613<BR>   ROA      INV  .027   113    3.19  .077          .1507 -2.0003<BR>   ROA      QUA  .036   112    2.09  .128         -.1355   .0116  -.0001<BR>   ROA      CUB  .036   111    1.38  .251         -.1160   .0098 -8.E-05 -4.E-07<BR> 1 ROA      COM<BR> 1 ROA      POW<BR> 1 ROA      S<BR> 1 ROA      GRO<BR> 1 ROA      EXP<BR> 1 ROA      LGS</P>
<P>Notes:<BR>1  Dependent variable has non-positive values; no equation estimated.</P>

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关键词：Independent Dependent estimated equation positive

没有意义

你先把你的数据说明一下才好办，变量个数？样本数量？

是115家公司的数据，变量只有两个，因变量ROA（净资产利润率），自变量FH（家族持股比例）

拟合为不同的方程！

以下是引用yujiannan在2007-6-20 7:02:00的发言：

是115家公司的数据，变量只有两个，因变量ROA（净资产利润率），自变量FH（家族持股比例）

拟合为不同的方程！

这样的话，我觉得可能是原始数据有问题，可能存在若干异常值，或者在某些样本数据中这两个变量之间的相关性不是很强，等等

总的来说就是从原始数据的处理入手，我觉得，仅供参考

以下是引用冀京四海在2007-6-20 11:37:00的发言：

这样的话，我觉得可能是原始数据有问题，可能存在若干异常值，或者在某些样本数据中这两个变量之间的相关性不是很强，等等

总的来说就是从原始数据的处理入手，我觉得，仅供参考

关键是怎样处理原始数据？如果删掉异常值，怎么删？标准是什么？删的太多怎么办？

由于你的原始数据有115条，所以我想删掉一些样本不会构成多大影响。

原始数据中的变量为：因变量ROA（净资产利润率），自变量FH（家族持股比例），我觉得可以考虑先删除因变量中的异常值，如果效果还不是很好，可以再删除自变量中的异常值。

方法如下：

1、先把有关变量的原始数据标准化并保存在数据表中，具体操作如下：

Analyze—>Descriptive Statistcs—>Descriptives...，在Descriptives对话框中选择变量（如ROA）进入Variable(s)...中，并勾选左下角的Save standardized values as variable，点击OK运行，就得到新变量ZROA。

2、然后再根据判断异常值的原理将有关异常值从原始数据中过滤掉，具体操作如下：

Data—>Select Cases...在Select Cases对话框中，单选If condition is satisfied，并点击按钮“If...”，从而进入Select Cases: If对话框，在输入框中键入有关公式，比如： - 2 <= ZROA & ZROA <= 2。该式表示ZROA在-2和2个标准差之内。

一般认为在2个（或3个）标准差之外的值为异常值。

3、通过以上步骤，就可以将异常值过滤掉，这些值将不再参与到后续进行的有关运算中来。

不知道这样解释你能否明白？

[此贴子已经被作者于2007-6-20 16:49:13编辑过]

如有其他问题请跟帖，我会及时回复的

做下散点图

把异常值去掉确实是个不错的办法，就统计而言，也是个无奈的办法。

以下是引用ereree在2007-6-20 21:58:00的发言：
做下散点图

如果数据量巨大的话，散点图的作用就不太明显了