请各位大侠帮我看看这计量回归分析结果。谢谢啦。

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Dependent Variable: Y                               
Method: Least Squares                               
Date: 05/29/13   Time: 14:56                               
Sample: 2006 2011                               
Included observations: 6                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        196.0200        35.14826        5.576949        0.0307
X1        1.559231        0.913126        1.707576        0.2298
X2        0.232453        0.044015        5.281230        0.0340
X3        0.302121        0.106837        2.827883        0.1056
                               
R-squared        0.999038            Mean dependent var                1003.423
Adjusted R-squared        0.997595            S.D. dependent var                215.1522
S.E. of regression        10.55108            Akaike info criterion                7.785054
Sum squared resid        222.6505            Schwarz criterion                7.646227
Log likelihood        -19.35516            Hannan-Quinn criter.                7.229318
F-statistic        692.3545            Durbin-Watson stat                3.489562
Prob(F-statistic)        0.001443                       
                                请问大侠，为什么自变量的prob那么高而可决系数还那么大呢？两者是不是有什么内在的练习，请指教，谢谢。

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关键词：各位大侠 回归分析 observations coefficient observation 大侠 看看 回归分析

可能是出现多重共线性了，请尝试逐步回归解决

可决系数是说明模型对数据拟合程度，越高说明越好，但是在多元回归里面存在一个问题，就是自变量全体对因变量有显著的影响，但不说明每个自变量对因变量都有显著的影响，你可以剔除自变量中Prob最大的自变量然后在做回归，重复该步骤，直到所有条件满足，或者也可以直接用逐步回归做

zhaozhuan 发表于 2013-5-29 15:40
可能是出现多重共线性了，请尝试逐步回归解决

嗯 明白了 谢谢你了