我做的一个回归，R方有点小，能不能用？

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一次线性
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C 0.850849 0.115254 7.382352 0.0000
FYB -0.016293 0.003029 -5.378195 0.0000
   
R-squared 0.499352     Mean dependent var  0.240337
Adjusted R-squared 0.482089     S.D. dependent var  0.154286
S.E. of regression 0.111034     Akaike info criterion  -1.495623
Sum squared resid 0.357527     Schwarz criterion  -1.403108
Log likelihood 25.18216     F-statistic  28.92499
Durbin-Watson stat 1.874514     Prob(F-statistic)  0.000009
   
双对数：   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C 6.876909 1.150249 5.978629 0.0000
LOG(FYB) -2.342645 0.318424 -7.357002 0.0000
   
R-squared 0.651130     Mean dependent var  -1.575197
Adjusted R-squared 0.639100     S.D. dependent var  0.525186
S.E. of regression 0.315505     Akaike info criterion  0.593059
Sum squared resid 2.886765     Schwarz criterion  0.685574
Log likelihood -7.192411     F-statistic  54.12548
Durbin-Watson stat 2.228738     Prob(F-statistic)  0.000000

是想说明地区人口抚养比对人均GDP的影响，不想加别的变量，论文里能不能用呢 ？

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关键词：不能用 coefficient regression Likelihood statistic Schwarz Error

我觉得可以了，不算小，做论文能达到这个水平已经很不错了啊

检验一下是不是存在自相关

我做的是截面数据，而且dw也挺接近2的
继续等待指点

我的感觉正好相反，R-squared 不是太低，而可能是太高了，呵呵。想像一下，仅仅一个抚养比率就能够解释地区间人均收入差异的接近50%或以上。。。是不是不太合情合理？

5# rudi
您说的确实很有道理
不过我想抚养比这个变量本身已经包含了很多经济变量（如区位因素、地区自然禀赋）的结果，它不是一个最初的变量，而是作为其他变量和GDP的一个中介，所以也应该有一定程度的解释能力。

如果用于预测不合适；如果用于解释经济问题，应该没有问题，因为F值是极其显著的

5# rudi 我觉得也是

yushengfan 发表于 2009-9-25 12:59
不过我想抚养比这个变量本身已经包含了很多经济变量（如区位因素、地区自然禀赋）的结果，它不是一个最初的变量，而是作为其他变量和GDP的一个中介，所以也应该有一定程度的解释能力。

按照你的说法，其他和扶养比相关的经济变量没有包含在回归中，而留在了误差项里面，这可能会导致估计出来的系数是有偏和不一致的。