1樓：荔菲騫澤
刪除變數會減少r2，很正常的，這和共線性無關
（tongjizhixing）
請大神指點，我eviews迴歸結果r^2太小，結果如圖，請問我怎麼修改。。。
2樓：匿名使用者
增加其它的解釋變數。
3樓：匿名使用者
r2不小啊
做專業資料統計分析，找我吧
一個關於迴歸分析裡逐步迴歸自變數選取與剔除的問題，求幫忙。
4樓：匿名使用者
第一問回答是因為若引入某變數x2，其顯著性水平在alpha入和alpha出之間，則palpha出，將其剔除，再檢驗引入，又引入x2，又剔除，如此往復，變成死迴圈
spss中如何解釋逐步迴歸後剩下的變數較少？
5樓：呂秀才
逐步迴歸通常是在多個自變數之間存在較大的共線性，用於剔除部分共線性時使用的方法，另外也會在剔除部分對因變數沒有顯著影響的變數。
所以你的15個變數剔除成兩個，說明可能是自變數之間有很強的共線性即 相關性，或者可能是部分自變數對於因變數沒有影響。
你可以再使用強制進入的方式做一遍迴歸分析，看看是存在共線性 還是說對因變數沒有影響的原因才剔除的。
但是做逐步迴歸的目的 就是為了可以剔除部分自變數，不然就沒有必要做逐步迴歸 。
6樓：匿名使用者
有意義的變數少啊
你要先做單因素分析的
7樓：匿名使用者
當然啊，逐步迴歸變數變少，是非常正常的情況，不用解釋
迴歸分析中多重共線性檢驗 逐步剔除後只剩一個自變數 該怎麼辦 ？還能繼續分析嗎？ 5
8樓：匿名使用者
當然不行啊，選擇避免共線性的方法
9樓：
我想知道樓主解決了沒有啊，教教我吧，我也是卡這了
做一個迴歸分析，有兩個變數總是被剔除，可是我不希望它被剔除，這該怎麼辦？後天**答辯用啊··· 20
10樓：呂秀才
去除共線性的主要方法是做主成分分析，用提取的住成分再進行迴歸，你可以試下對自變數進行住成分分析
Q統計量在eviews中，怎樣使用
機器人，能不能每天少問幾個問題，我答起來也累的 q統計量是異方差檢驗用到的 怎麼樣在eviews中得出q統計量值 先開啟你要檢驗的序列物件，選擇view，然後correlogram，就可以得到自相關和偏相關的圖，以及q統計量了。如果序列不存在序列相關的話，自相關和偏相關的那些小方框都在虛線以內，而且...
求助，怎樣在Eviews中作出樣本的自相關係數圖
點選要畫圖的變數，在series介面下點選view correlogram,在彈出的視窗選擇幾階差分和專要包含的lag的階數，然後點屬確定，在圖表左側有兩個直方圖，分別是自相關係數圖和偏自相關係數圖。不知道是不是您想要的答案。view裡面直接就可以做的 eviews中做自相關係數和偏自相關係數函式的...
在python中用try except能輸出哪行報錯嗎
異常資訊的獲取對bai於程式 du的除錯非常重要，可以有助zhi於快速定位有錯誤dao程式語句的位置內。下面介紹幾種python中獲取容異常資訊的方法，這裡獲取異常 exception 資訊採用try.except.程式結構。1 str e 返回字串型別，只給出異常資訊，不包括異常資訊的型別，如1 ...