有关R值的大小

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我做了一个一元的回归,回归结果是

Dependent Variable: Y    
Method: Least Squares    
Date: 10/25/08   Time: 21:57    
Sample: 1 31    
Included observations: 31    
    
Variable   Coefficient    Std. Error    t-Statistic   Prob. 
    
    C         -0.494755     0.063926   -7.739477   0.0000
 LNX3       0.426587      0.027418   15.55847    0.0000
    
R-squared 0.893015                    Mean dependent var  0.489161
Adjusted R-squared 0.889326     S.D. dependent var  0.156342
S.E. of regression 0.052011        Akaike info criterion  -3.012366
Sum squared resid 0.078450       Schwarz criterion  -2.919851
Log likelihood 48.69168               F-statistic  242.0660
Durbin-Watson stat 2.290095      Prob(F-statistic)  0.000000
    
这里R-squared 0.893015 ,这个回归可行吗?

哪位大虾帮忙指点一下,急   

[此贴子已经被作者于2008-10-25 22:48:02编辑过]

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关键词：observations observation coefficient regression Likelihood Error

R-squared是可决系数，它愈接近1表明回归方程对样本的数据拟合程度愈高，模型对预测越有意义。主要看看F检验和T检验是否通过即可

R-squared 0.893015 好像感觉不太高额

检验R-Square时要看你使用的是面板数据还是时间序列，对于时间序列一般R-SQUARE在80%—90%，对于面板数据一般在30%左右。该回归的t检验和F检验均通过。但是最主要还要看经济含义是否合理。