多元回归的一个小问题

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在进行多元回归的时候，残差很小，为什么有时候预测结果确超出Y许多。比如样本里Y为1-200，结果却是400多，500多之类的。

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关键词：多元回归 小问题 样本

这个哪有准？对当前值拟合得好与对未来值进行预测是完全两码事。

那也不会错那么远啊？是什么原因造成的？

怎么才能预测更准确？

完全可能呀，你拟合的模型只适于解释历史，未来则是另一回事呀……

至于怎样才能预测得准，这个是许多人穷一生所要追求的……

你看着差得离谱，也许还在置信区间内；如果真是预测得不准，只能说明目前的模型不适于预测，需要修改。

作为预测随机数据，解释变量和样本选多大合适?

这个仍旧没有定论。一般来说，大样本总是受欢迎的；而解释变量还是不要太多的为妙。

大样本的时候，比如100，解释变量和因变量之间的相关系数也达到0.01的水平，也没有共线性，解释变量也不太多，为什么残差却很大？

“解释变量和因变量之间的相关系数也达到0.01的水平”？相关系数0.01？那还有的弄吗？

再说多解释变量对一个因变量的线性相关程度的度量使用的是复相关系数吧……

[此贴子已经被作者于2008-10-13 7:06:49编辑过]