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changerchang新虫 (初入文坛)
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控制变量的决定系数大于加入自变量的，这样可以吗？要怎么解释。请大家帮忙。
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请问，我做的是多元回归分析。分别将控制变量（4个）和自变量（9个，并以stepwise法）（样本120个）分块后一同回归。回归方程和偏回归系数均符合显著性检验。但是如下model summary:Model Summary(f) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .642(a) .413 .391 .598529 2 .692(b) .479 .455 .566321 3 .733(c) .538 .512 .535970 4 .742(d) .551 .521 .530962 5 .751(e) .564 .531 .525335 a Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area b Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland c Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd d Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi e Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi, mpland f Dependent Variable: logtcb 我的问题是，模型1 （只带入四个控制变量）的决定系数占据了加入自变量后决定系数的主要部分（.413/.564)。不知道怎么解释了。可能众多自变量确实不如某个控制变量的解释能力强，但是确是我研究的主要关注点。总觉得自变量的影响被控制变量淹没了。请问这种情况要如何解释， 可以继续往下分析吗？还是已经不符合要求了？ 请版上的大侠们帮我分析分析。感谢大家。 |
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1. 如果某个控制变量不显著或者属于多余变量，则可以去掉，然后对其他的变量进行建模。 2. 筛选变量的方法，见 http://www.doc88.com/p-990390967889.html |
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