多元线性回归中R^2很低怎么办

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用最小二乘回归，才0.28，可是已经包含进去的变量基本和我预期一样了，这个值太低很重要吗求高人帮忙啊

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关键词：多元线性回归 线性回归 怎么办 最小二乘

这个值还是太高了。在目前国外研究文献中，该值一般小于0.2，如果大于0.2则说明存在变量问题。一般而言，即使变量选取再好，对模型的解释能力也不可能超过0.2 。

2# zhangcylove2008 不是吧，范围明明是0到1的啊，怎么可能不超过0.2，我说的是决定系数啊，你是不是看错了呢

可决系数确实是不超过0.2 ，不信你找两篇外国文献敲敲！如JFE和JFR的。

4# zhangcylove2008 怎么可能！回归拟合度如果不超过0.2那模型预测力要低到什么程度啦，20%的变异解释度已经很低了，我看过的很多研究都在0.6以上呢

这要看你做的是什么方面的论文,在公司金融领域,较低的r^2是普遍的现象,但是在其他领域,一般还是要求有较高的r^2

那解释宏观经济问题，我碰到R2才0.43这样行吗？

我现在做的案例的R也很低，，只有34% 但是之前做计量作业的时候， 找的宏观数据得到的R 都有95%以上接近99.8%很高的。 我个人认为是由于调查数据的样本小，不具有宏观的代表性， 宏观数据得出的R 才有较高的R 值！

可决系数本身对于不同数据类型的回归，意义不同。在时序回归中，往往会提供错误信息，而在横截面中，又往往较低，也不能说明模型一定不好。

多元短时间序列R方就是比较低，很正常，尤其是在会计金融方面。