[求助]关于估计的回归方程的问题

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在做练习的过程中，遇到这样一个问题，比如一个数据集，假如其中存在三个离估计的回归线很远的值，如果我们从样本中去掉这三个值会得到更好的估计的回归方程吗？为什么？谢谢！

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关键词：回归方程 回归线 数据集 方程

会。但是你就操纵数据了，所以不可取。R方高到一定程度就可以了。再不你换一下估计方程的形式。

这是存在异常值的情况。建议看看计量经济学相关的书籍，文章。有很多种情形，简单举个例子，引入虚拟变量，考察出现异常点的原因，如果是一次性的突发事件，比如911，非典，禽流感等影响，导致考察的变量突然减少或增大，这种情况就可引入虚拟变量拟合方程模型。

以上文献可供参考。

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2009-2-25 20:17:00 上传

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2009-2-25 20:28:00 上传

[此贴子已经被作者于2009-2-25 20:27:52编辑过]

好的，谢谢~虽然二楼讲得我听得有点复杂，可能我层次还比较低，还是谢谢你提供的资料，这里真是一个交流的好地方。

假设这三个值并不是远离得非常离谱，不像非典这些突发事件，而只是其中相对其他值离得较远的值，如果把把他们去掉来估计会出现什么结果？

coral033，非常谢谢您的资料，look了一下感觉又有进一步的了解了。

刚刚粗略看了这些资料，大概处理方法如下：首先，找出这个三个值跟其他值的异常程度有多大（这里就会涉及到很多方法），如果这种异常性不影响估计的稳定性，那么可以不管它，如果异常程度很大，使得估计方程远远偏离了，那就要剔除掉，由此得出，对数据的处理有时还是要人为操控的。不知道这么理解对不对

another question puzzled me：为什么在一个特定的方程中增加一个解释变量绝不可能降低R方的值？背后的原理是什么呢？

俺也学习了，很好

以下是引用Christy_hong在2009-2-26 20:43:00的发言：
another question puzzled me：为什么在一个特定的方程中增加一个解释变量绝不可能降低R方的值？背后的原理是什么呢？

R2=SSR/SST,SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。显然，R2越大，拟合的效果应该是越好。

R2的一个重要性质就是它是解释变量个数的递增函数。也就是说，在样本容量不变时，如果在回归模型中增加新的解释变量，并不会改变总离差平方和SST，但是可能增加回归平方和SSR，从而可能改善模型的解释功能。所以，增加新的解释变量，不会减少R2的数值，只能增加R2.但是，不要认为，要想使得模型拟合的好，只要在回归模型中引入新的解释变量。因此，R2并不能真是反映回归模型对观测数据的拟合优度。所以有了修正或调整的R2，消除了R2对解释变量个数的依赖性。

详情可参阅计量经济学的书籍，可到EVIEWS专版下载易丹辉，高铁梅等老师的书籍，课件。