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我给计量经济课写论文，用了我实习的公司的数据。
数据包括，产品分类（颜色和材料）product (I dummy them)，折扣方式sales (Special sale, friends&family, regular website sales, no sale)，日期(month)，售出量qty，单价price。
然后我就

ls qty c price @expand(sales, @droplast)

Dependent Variable: QTY
Method: Least Squares
Date: 11/16/09 Time: 17:03
Sample: 1 1759
Included observations: 1759
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	20.36327	1.535365	13.26282	0.0000
PRICE	-0.517092	0.044562	-11.60386	0.0000
SALES=FRD&FML	4.199580	0.527503	7.961251	0.0000
SALES=REG	16.90276	1.602402	10.54839	0.0000
SALES=REG_SALE	9.241078	0.967490	9.551597	0.0000
R-squared	0.103090	Mean dependent var		2.001706
Adjusted R-squared	0.101045	S.D. dependent var		3.727263
S.E. of regression	3.533939	Akaike info criterion		5.365542
Sum squared resid	21905.22	Schwarz criterion		5.381097
Log likelihood	-4713.994	Hannan-Quinn criter.		5.371291
F-statistic	50.40095	Durbin-Watson stat		1.345502
Prob(F-statistic)	0.000000

    这也太恶心了！基本上不成立啊！
我也试过了别的东西但是基本上那个product根本没意义。价格和特价是最重要的。
问题是怎么样才能让这model好看点？Lag?LOG?。。


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关键词：学长学姐 observations coefficients coefficient observation 学长

麻烦大家出出主意想想办法吧……

增加数据量，或者重新检查你的数据和建模方式，R^2=0.010309，太低了

就是太低了……
问题是我都1759个数据了  对一本科生来说这应该差不多了，就是怎么样用点数学技巧让Model更好。

我上课听我们老师说，r^2大小现在没绝对意义上的说法，只有r^2=0线性关系不成立，r^2=1绝对线性关系，到底在【0，1】怎样最好，国际上没有统一的说法，一般看PROB值就好，这个是指原假设H0=O成立的概率，这样的话，该值越小越好，越小就表示越是小概率，也就等于零越难实现，也即在此时线性关系越成立。

按照上面看来，为小概率事件，也即t检验全部通过，也即线性关系成立

不过也可以通过画图后看图形情况构建相关模型

另外，从F检验来看，其prob值几乎为零，方程也通过检验

路过进来看看。其实我看很多文章最后R2都忽略了

非常感谢。非常感谢~

我觉得结果已经很好了

对，根据DW统计量来看 还算是可以的，一般在2左右是最好的，不过这是经验之谈了