建立扩展线形支出模型，截面数据多了相关系数反倒降低了？（新增关于截距项的疑问）

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以前用扩展线性支出系统计算过本省的居民边际消费倾向，相关系数都是0.9以上的。现在打算采用同样的方法具体分别计算高收入群体、中收入群体和低收入群体的边际消费倾向，千方百计地找到了一些分户的收支数据，本以为数据量大了，应该更有说服力，可是为什么刚才试了一下，发现相关系数很低，只有0.3多，R平方就更小了。不知道为什么？
注：我现在使用的是几百户的分户收支数据


最新进展：

全部模型已经建完了，现在遇到一个关于截距项的小问题，大家帮我出出主意。运用扩展线形支出系统的时候，需要将八类消费支出分别与可支配收入建立回归模型，这个过程中出现下面三种情况：
1、截距项和斜率项均显著，方程整体显著
   ——正如我意
2、截距项显著，斜率项不显著
   ——将截距项设为零，斜率项显著，方程亦显著，所以我就干脆把截距项去掉了   
3、截距项不显著，斜率项显著，方程整体显著
   ——我尝试将截距项设为零，发现斜率项和方程整理的显著性明显增强。
   疑问：我能否将截距项设为零？还是保留不显著的截距项？
   
   因为在论坛里学习了很多，大多数都认为应该保留截距项，即使不显著。可是我这里去掉截距项之后，斜率项和方程的显著性都大大增强了，所以应该可以去掉的吧？有点糊涂了
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=742456&page=2&from^^uid=1650897

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关键词：截面数据 相关系数 截距项 扩展线 边际消费倾向 说服力 模型 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

好像没有人搭理我啊！我现在需要解决的问题是：如此大的样本下，相关系数却很低，令我不敢像以往那样使用扩展线性支出系统计算边际消费倾向了。该怎么办呢？

是不是收集的数据不具有代表性？我也不清楚。

[quote]didihai 发表于 2010-3-18 16:42
是不是收集的数据不具有代表性？我也不清楚。

我也说不清，数据可能存在一定的问题，但是应该不全是数据的问题。今天在论坛上学习了很多帖子，也见到类似的讨论，样本量大了，相关系数反倒小了，似乎确实有这种情况。我在想，如果我姑且不管相关系数的大小，只通过T检验和F检验来检验模型，是否可行？

因为影响的因素过多  这样就很难测定了呗

我记得计量经济学书上有句话说 相关系数其实不是那么重要 因为算出的都是估计值 如果进行检验估计值的置信度及置信区间显著就好了

样本量大了之后相关系数一般都会降低吧，但是更容易达到显著性水平。

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

谢谢大家的帮助，我现在正在抛开相关系数，主要看回归参数的T统计量和回归方程的F统计量。已经做了一部分了，目前来看，确实是相关系数不如以前样本少的时候，但是T检验和和F检验明显优于以前

你的相关系数是线性相关系数吗。如果是，这就正常了。如果是只有两个样本，那么就只有两个点，两点成一条直线，说明完全相关，相关系数为1。但是实际情况可能并不是这样，所以要有样本量要求，样本量大一些，反应的情况才真实。