[讨论]回归结果的调整R平方为什么会出现负值呢

困惑 学习一下

wxyrocky 发表于 2009-9-17 11:51
不同意5楼所说的两者间不存在线性关系的说法，可参考伍德里奇中文版第457页

“伍德里奇中文版第457页”，该书一共有4版，指哪一版呢？第4版457页没有哦~

涨知识了

学习了，谢谢各位大牛~~

In 2SLS/IV estimation, Whether a negative R2 should be reported or simply suppressed is a matter of taste. At any rate, the R2 really has no statistical meaning in the context of 2SLS/IV. If it makes you feel better, you can compute the R2 yourself from the returned results.

wonderking 发表于 2010-9-18 10:10
我也遇到了这样的问题，向楼上学习了

请问你是怎么解决的？直接令它为零么，可是要怎么解释呢？

学习了。感谢

调整后的R平方出现负值通常是因为模型在解释数据变异性时表现得非常差。这往往发生在包含过多不相关或冗余的自变量的情况下。具体来说：

1. **过拟合**：当你有大量自变量，尤其是当这些自变量与因变量之间的关系很弱或者根本没有实际关联时，模型可能会过分地尝试去捕捉数据中的随机噪音，而不是真实存在的模式。

2. **样本量问题**：如果样本量相对较小而自变量的数量过多，也可能导致调整后的R平方为负值。这是因为调整后的R平方考虑了自由度的损失，在小样本下，这种惩罚可能更加明显。

3. **模型假设不满足**：线性回归的一些基本假设（如误差项独立、同方差等）如果未被满足，也会导致模型性能不佳。

4. **自变量间高度相关性**（多重共线性）：当两个或多个自变量之间存在很强的相关性时，这会使得模型难以准确估计各个自变量的效应。这种情况下，即使每个自变量与因变量之间的关系实际上可能是显著的，但因为它们的信息重叠，在共同解释因变量变化的能力上可能显得不明显。

解决这些问题的方法包括：

- **减少自变量数量**：通过逐步回归、LASSO等方法筛选出真正有贡献的自变量。
- **增加样本量**：如果可行的话，增加数据集大小有助于提高模型的稳定性。
- **检查和处理多重共线性问题**：可以使用VIF（方差膨胀因子）等指标来检测和排除高度相关的自变量。

- **确保模型假设被满足**：例如对数据进行适当变换、使用更复杂的误差结构或非参数方法。

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