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看了一些大神的分析，稍微有点了解，想请教下，我的这个结果，方程总体是显著的吧，但自变量自身是不是多不显著，调整的拟合优度系数也不高，请问这样成立吗？我下一步该怎么做呢

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关键词：回归结果 结果分析 拟合优度 下一步 怎么做 下一步 储物柜

因变量和自变量的可能关系，首先可以通过描述性统计的一系列方法做些推测。

模型整体可以，对于变量可通过逐步回归，剔除不显著变量

hyu9910 发表于 2016-5-21 11:47
因变量和自变量的可能关系，首先可以通过描述性统计的一系列方法做些推测。

描述性统计应该只能看到均值、标准差之类的，请问依据什么推测，不好意思初学，着急写论文

hyu9910 发表于 2016-5-21 11:47
因变量和自变量的可能关系，首先可以通过描述性统计的一系列方法做些推测。

描述性统计应该只能看到均值、标准差之类的，请问依据什么推测，不好意思初学，着急写论文

lyhzs 发表于 2016-5-21 13:27
模型整体可以，对于变量可通过逐步回归，剔除不显著变量

逐步回归是一个个变量剔除来回归是吧，但这样会不会导致最终变量太少了，该怎么处理，不好意思第一次写实证论文，且比较着急，求指点，非常感谢！

宋元元 发表于 2016-5-21 14:40
描述性统计应该只能看到均值、标准差之类的，请问依据什么推测，不好意思初学，着急写论文

不是这么点哦。 描述性统计包括：样本数，缺失值，均值，中位数，标准差，outlier（不正常极端值），峰度，偏度，相关性，分布直方图，散点图，散点图的初步拟合，。。。

描述性统计可以帮助目测因变量和自变量的关系，那么你可以猜测可能的高次项，交乘项，等等部分非线性因素。 来帮到修改回归模型的设计。

宋元元 发表于 2016-5-21 14:46
逐步回归是一个个变量剔除来回归是吧，但这样会不会导致最终变量太少了，该怎么处理，不好意思第一次写实 ...

如果觉得变量太少，那么考虑增加其他控制变量（不重要的对模型有用的自变量）

用eviews的stepwise least squares,剔除不显著变量，可以设置P值稍大点，如果变量嫌少

hyu9910 发表于 2016-5-21 14:47
不是这么点哦。 描述性统计包括：样本数，缺失值，均值，中位数，标准差，outlier（不正常极端值），峰度 ...

哦哦，非常感谢