没有因果关系，但回归系数大，怎么解释？

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各位好友：我进行数据分析，发现两变量不存在因果关系，但回归系数非常大。请问这是为什么，该如何解释。希望能得到各位的帮助。谢谢。

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关键词：回归系数 因果关系 数据分析 不存在 各位好 因果关系 回归

很正常，因为你在乱用统计，没有关联性，我记得有人做过中国人吃牛肉与西班牙人进球，线性拟合的很好

你差不多和他做了一样的事情

说得很有道理。我这个不是线性回归。我是用了时变参数的状态空间模型，生成时变序列。取了时变弹性的平均值。时变效力很高。但因果检验没有通过。事实上，单就回归来说，纵观目前的研究论文，在进行线性回归之前，确实很少人去做因果关系检验。且Granger因果检验方法带有很大的局限性。在这种状况下，结果的解释性让人难以琢磨。“乱”这个字，语气真强硬。呵呵。弄得我觉得自己一无是处。哈哈。谢谢！感谢您的建议。我再想想。

在说，深体会统计的人都知道，一个模型好坏不是一个标准，是多个标准的折中产物，这就是为什么东方人的统计比西方的好

尽管我无法证实“东方人的统计比西方的好”的说法是不是详实可靠，但还是十分感激！关键是在做模型之前，我也是进行过理论分析。在理论上判定具有因果关联的预期下去做的，我肯定不会是像把“中国人吃牛肉”与“西班牙人进球”这样去做回归的。
而且，我对统计、计量确实没有特别深的体会。只是在摸索中，呵呵。所以，所涉问题可能有肤浅与幼稚之处，还请你原谅。

从十多年前我学TSP开始，到现在EVIEWS，说实话，我几乎从来没有清醒过。一直处于混沌中。谢谢！还望各位大侠能指点迷津。

我发现，“helingyun1982”是一个谦虚诚恳的人。从发帖和回帖的文笔也能看出是个认真的人。不过，能得到斑竹“爱萌”的教诲，也算上幸事。

或许这就是虚假回归  可以用平稳性解释 只要它们不协整 就可以判定它们是虚假回归  不知对不对啊

数据标准化一下试试