做线性回归的时候，单个变量都显著，放在一起就不显著了，怎么办？

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关键词：线性回归 怎么办 在一起

ppsky 发表于 2009-11-19 13:35
rt，急啊急啊，先谢过啦~~

如果大大是做管理領域的論文，則必須根據你自己論文的研究架構與假說，把相關的自變項(IV)與依變項（DV），放到強制迴歸去跑，

假使beta係數不顯著，則表示你的假說沒有獲得支持必須被拒斥。

接著要檢查你的資料數據，如果沒有嚴重的outliner。

則你必須解釋你的假說為何沒有成立。

如此論文才可能過關！！

在台灣，大部分的指導教授是如此要求其研究生的！

提供  大大參考！！

可能变量产生了多重共线性问题
解决方法：
1、保留重要解释变量，去掉次要或可替代解释变量
2、利用先验信息改变参数约束形式
3、变换模型形式
4、综合使用时序数据和截面数据
5、逐步回归
6、增加样本容量
7、主成份回归

偷懒的话，假如你有10个自变量，随便挑几个进去，若这几个放在一起仍然显著，则论文就OK了。

不过说实话，通常的问题都是10个自变量放在一起，显著；分别检验，有的显著，有的不显著。这时往往用Stepwise、forwoard、backward等方法，结合Cp、a、F、adj R2等准则，挑选出“最好的子集”。或是用主成份回归、因子分析等帮助筛选。
如果不敏感的话，把数据贴上来，会有更多的朋友帮助你。

这个变量数目有关的，表明变量之间的相关性比较明显。

典型的多重共线性问题。解决的方法增加样本量也可以，再就是降维（上面所说的都是降维的方法），你也可以查阅岭回归的方法。

可能变量之间存在多重共线性的问题，你可以采用逐步筛选法试一下，选出解释性比较好的几个变量出来。

今天氛围比较好，赞

我也想问我是想把一个变量保留，但是总是检验不合格，怎么办啊

问：会不会有种情况：和楼主的反一下，单个自变量都不显著（比如5个），但是这5个自变量一起都强制放进去多元回归的话，模型显著，请问各位大大，那要怎么解释呢，我菜鸟？