回归R^2太小

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我在用stata做实证的过程中，用截面数据对三个解释变量进行回归，一共有1000多个样本，但是最后的R^2只有0.083。不知道这样能不能根据回归系数来判定解释变量与被解释变量之间的正向与负向关系。如果不能应该如何修正？希望高手指点~

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关键词：Stata 解释变量 tata 回归系数 高手指点 如何 样本

导致这一结果出现的原因很多，根据你的描述无法判断，要看到数据才知道是怎么回事。

DF89HB6686 发表于 2012-10-22 12:42
导致这一结果出现的原因很多，根据你的描述无法判断，要看到数据才知道是怎么回事。

请问，你需要哪些数据呢？

你自己可以先做做两个变量的散点图，看看是什么关系，
线性还是非线性
r只是曲线拟合效果，看图基本能看出

截面数据，R-square往往不是重点，我见过很多回归的R-square比您的还低，照样丢一流期刊。
到是一千多个样本要小心，这一点很容易被审稿人轰。

图如果能佐证您的论点，那很好， 毕竟图很容易眼见为凭，即便图往往不精确。

议题有趣且模型用地适当是重点，至于很多修正，别想太多，审稿人要怎么修，就那样修。

renliting 发表于 2012-10-22 14:01
请问，你需要哪些数据呢？

就是你做回归分析的数据。

数据样本不小了，可能你的控制变量太少了吧
另外，微观计量中的截面数据小的R2也是很正常的。还是觉得你的控制变量少了点。

h3327156 发表于 2012-10-22 15:15
截面数据，R-square往往不是重点，我见过很多回归的R-square比您的还低，照样丢一流期刊。
到是一千多个样 ...

为什么1000多个样本会被轰？第一次发论文，没经验，能指导下吗？谢谢~

蓝色 发表于 2012-10-22 14:18
你自己可以先做做两个变量的散点图，看看是什么关系，
线性还是非线性
r只是曲线拟合效果，看图基本能看出 ...

我看过别人写的类似的文章，变量之间的关系都是设定的线性的，应该与这个没有关系的。不过还是很感谢~

改革同步 发表于 2012-10-22 21:33
数据样本不小了，可能你的控制变量太少了吧
另外，微观计量中的截面数据小的R2也是很正常的。还是觉得你的 ...

好的，我再研究一下，看看有没有合适的控制变量可以增加，谢谢啦~