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多元线性回归中的回归常量没通过检验的原因和对策是什么呢？标准化过后的数据做回归模型是不是没有常量呢？（我觉得没有）恳请各路高手赐教！

这是老师让我找的，我觉得根本不是个问题！不知是我学得太肤浅，因为我不是统计专业的学生！觉得真是头大呀！！

希望大家帮忙呀

[此贴子已经被作者于2009-4-22 14:29:23编辑过]

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关键词：多元线性回归 回归模型 统计专业 线性回归 标准化 赐教

谨慎 常量一般不能轻易删掉 看看是不是包含无关变量

2楼说的对，看看变量之间是否存在严重的共线性，或删除一些高度相关的变量，或进行数据迭代。

常量我一般是不会轻易删除的,因为可能对模型有意义.

除了常量其他都正常么?你去对数看看.

一般首先应建立有截距项的计量经济模型,除非有非常强的先验性预期,才建立无截距项的计量经济模型。因为无截距项时,系数b以及r等的 OL S 估计量有截距项的对应值是不同的。所以，建立无截距项的模型要十分谨慎。对于建立有截距项的一般计量经济模型,进行截距项的检验后,再决定对截距项的取舍。这里有如下几种情况:1.如果在检验中,除截距项以外还有其他变量不显著,此时应保留截距项,重新估计,然后重新进行验证。   2.如果在检验中只有截距项不显著,此时,作为一般的处理办法,通常是选择无截距项的模型,但必须注意的是也有例外。   3.如果在检验中只有截距项不显著,是否一定选择无截距项的模型呢?回答是不一定,还要考虑其他方面的因素。比如所建立的计量经济模型 Y = B1 + B2 X + U 中只有B1 不显著,但获得的解释变量 X 没有接近零的数据,这时尽管 B1不显著,也应选择有截距项的模型为宜。其原因是,当解释变量 X 距离零很远, b1 是 X 等于零的真实截距B1的估计值,由于 X = 0离样本均值 X较远,所以 b1估计 B1就不太准确,用一个不太准确的 b1 去进行统计推断,当然统计推断的可靠性就可能不准确,因此要选择有截距项的计量经济模型。

另外，如果在模型中确实存在截距项,但获得的样本对模型进行估计和检验,其结果为截距项不显著,此时如果选择无截距项模型,就犯了弃真的错误。 模型选取的原则是宁愿犯取伪错误,也不犯弃真错误,因为弃真的错误将导致模型的错误设定,其后果非常严重。

谢谢大家的帮助！

我的数据是存在共线性。

没有无关变量，不是把常量删除。是我做出来的常量很小，接近与0，并且无法通过检验

如果不是从经济学上解释常数为零，就应该保留常数．你的问题估计是样本太少或变量间有共线性引起的，其实只要经济学解释合理，统计指标差点也没大问题．

建议楼主好好看看书