包含虚拟变量的多元线性回归模型显著但R平方小？

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如题，样本量约6万，因变量为变化很大的连续性变量，自变量有连续性变量，也有几个虚拟变量，回归目的是对因变量进行综合评价/预测。在回归之前对各连续性变量均进行无量纲化处理（均值化）。回归结果显示，T检验与F检验均是显著的，但R平方仅为0.237。
请教各位前辈、大虾，到底这个模型可不可以使用呢？拟合优度这么低，是否意味着采用该模型对因变量的值进行预测会存在较大的误差？

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关键词：多元线性回归模型 多元线性回归 线性回归模型 虚拟变量 回归模型 模型 因变量 自变量

大虾在哪里呀大鱼在哪里？急等呀，不要吝于赐教呀前辈们

如果是自变量不够的话，似乎找不到其他的指标了。因为是首次购买客户的消费潜力模型，首次购买时的指标数量很少。自认为基本都包含进去了，其中两个变量不显著，踢掉了

这种横截面数据0.237的R2已经不低了。

zhaojumping 发表于 2012-10-23 15:38
这种横截面数据0.237的R2已经不低了。

谢谢大虾的热心回复！但能不能说明的清楚一点呢？到底R平方，在什么情况下，要什么样的水平就不低呢？
一直都不是很清楚这个问题。

zhaojumping 发表于 2012-10-23 15:38
这种横截面数据0.237的R2已经不低了。

- - 什么是横截面数据啊 不明白。。

等待大虾的详细回复，和其他前辈的经验分享呀。不然真的没有办法决策了，R平方这么小，不知道怎么说服管理层

一般认为，判定系数能达到0.1就可以了，越大越好。
自变量越多，判定系数一般会越大，但考虑到模型的精简性parsimony，自变量不宜太多。

请教楼主，我现在也在做这类模型，包含了多个控制变量和多个虚拟变量，把模型写出来以后之后要怎么处理呀？？我只看过一个解释变量和多个虚拟变量的处理，现在完全不知道怎么操作了

我也遇到类似问题，求怎么解决啊