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      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  3,     6) =   62.38
       Model |  2.05695642     3   .68565214           Prob > F      =  0.0001
    Residual |  .065949504     6  .010991584           R-squared     =  0.9689
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.9534
       Total |  2.12290592     9  .235878436           Root MSE      =  .10484

------------------------------------------------------------------------------
       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJJ |   .2005371   .1220276     1.64   0.151    -.0980538    .4991279
      lnRDJY |   .1441368   .2550255     0.57   0.592     -.479888    .7681616
      lnRDJS |   .5022761   .2347325     2.14   0.076    -.0720935    1.076646
       _cons |  -1.717696   .8414381    -2.04   0.087    -3.776621     .341229
------------------------------------------------------------------------------

. vif

    Variable |       VIF       1/VIF  
-------------+----------------------
      lnRDJS |     15.81    0.063251
      lnRDJY |     15.43    0.064793
      lnRDJJ |      4.15    0.240885
-------------+----------------------
    Mean VIF |     11.80
检验发现有多重共线性，可是我又不想去掉任何一个变量，这该怎么办呢？

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关键词：回归分析 Variable Interval Residual Squared 回归分析

if to force those in, the reg can be problem.  Can you do factor analysis and apply reg to the principle components?

jjjj6666 发表于 2014-2-15 23:57
if to force those in, the reg can be problem.  Can you do factor analysis and apply reg to the princ ...

这四个指标分别是lnGDP,lnRDJJ,lnRDJY,lnRDJS,三个自变量是科技投入的三种构成，分别是基础研究投入，试验发展投入，应用研究投入，所以结合实际意义的话，不能再因子分析或者主成分分析了，不能去掉任何一个自变量，在这种情况下该怎么办呢？谢谢~

才10个观测值，样本太少了

蓝色 发表于 2014-2-16 08:20
才10个观测值，样本太少了

可是我还没有数据来增加样本，我可以单独做他们的回归分析来比较吗？
回归结果如下， regress lnGDP lnRDJJ

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =   28.63
       Model |  1.74839688     1  1.74839688           Prob > F      =  0.0007
    Residual |  .488487563     8  .061060945           R-squared     =  0.7816
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.7543
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .24711

------------------------------------------------------------------------------
       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJJ |   .4450203   .0831652     5.35   0.001     .2532411    .6367996
       _cons |   12.75546   .8277972    15.41   0.000     10.84656    14.66437
------------------------------------------------------------------------------

. regress lnGDP lnRDJY

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =   30.61
       Model |  1.77342793     1  1.77342793           Prob > F      =  0.0006
    Residual |  .463456509     8  .057932064           R-squared     =  0.7928
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.7669
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .24069

------------------------------------------------------------------------------
       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJY |   .5842214   .1055918     5.53   0.001     .3407263    .8277165
       _cons |   10.29019   1.244925     8.27   0.000     7.419384    13.16099
------------------------------------------------------------------------------

. regress lnGDP lnRDJS

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      10
-------------+------------------------------           F(  1,     8) =  165.40
       Model |  2.13368217     1  2.13368217           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .103202268     8  .012900283           R-squared     =  0.9539
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.9481
       Total |  2.23688444     9  .248542716           Root MSE      =  .11358

------------------------------------------------------------------------------
       lnGDP |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnRDJS |   .4846495   .0376845    12.86   0.000     .3977489    .5715501
       _cons |   11.06803    .475456    23.28   0.000     9.971622    12.16443
------------------------------------------------------------------------------

蓝色 发表于 2014-2-16 08:20
才10个观测值，样本太少了

我这样单独做回归比较有意义吗？

individual reg may make more sense because of the linearity.  Still, as 蓝色 pointed out, the reg is based on 10 observations, the result can be questionable.

jjjj6666 发表于 2014-2-16 11:23
individual reg may make more sense because of the linearity.  Still, as 蓝色 pointed out, the reg is ...

谢谢您的热心解答，看来我的问题是样本太小了~