建立spss多元线性回归归模型时加入协变量的理由？

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多元线性回归分析中自变量的筛选--《中国城市经济》2011年27期
多元线性回归分析中自变量的筛选
【摘要】：回归分析是统计学的重要方法,本文以国民生产总值,即GDP预测模型的构建为例,阐述多元线性分析中自变量筛选的技巧与方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F224;F222.33【正文快照】：
1、多元线性回归的基本概念“回归”一词起源于一位英国生物学家,他在研究人体身高的时候发现,尽管子辈身高受父辈身高影响,但是总体上,无论子辈的身高是高或者矮,都没有向两极发展的趋势,而是向中心点发展。在统计学中,回归分析分为一元线性回归、多元线性回归、一元表1 1978
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京公网安备74号对于一些没有理论指导的问题，在建模时如何选择解释变量？选择多少？（我最近构建的一个模型，它的adjusted R square 很高，但是根据p-value，某些变量的系数是无意义的。如果我舍去某些无意义变量，模型的adjusted R square又下降了。如何在adjusted R square 与 系数有无意义之间取舍。）请各位高手赐教！
在高级计量课中，你将知道计量模型分为两种，一种是structural model，一种是reduced model。简而言之，structural model是有经济学理论作为支撑的，比如以柯布道格拉斯函数为模型做出的计量，此类多元线性回归建模称之为structural model，毋庸置疑，解释变量和被解释变量是有明确经济学含义的。而大多数我们平时建立的模型都是reduced model，这就意味着尤其在做时间序列的时候，我们选用的解释变量通常都是根据直观感觉加入的，然后再将回归结果与模型参数的约束性等做权衡，（不能仅仅通过R square或p value就判断某一解释变量该不该放），最终拿出一个比较好的计量回归模型做预测估计。如果你要觉得我回答的逼格还不低，请不要吝啬你的赞~哈哈先谢过。
对于那些没有理论指导的问题，做线性回归不要放在经济学、计量经济学这个分类里面。同
所说，经济学做回归，放什么变量不放什么变量都是有原因的，该放的不放，不该放的乱放，都有问题。另外经济学里面，R方也说明不了什么问题。没有理论，还是问问统计学家吧。============更新一下，有些答案看不过去了。。说主成分分析什么的也就算了，还有说Logistic的。。。多重共线性造成r2高？？？你发明的理论啊为什么知乎上总是有不懂乱答的人
what is your theory? that is the key
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滞后期p一般是1个1个往上加 每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
呃...多元....很复杂.... 往往需要凭经验，主观定义...试探DW检验能不能...
您可能关注的推广多元线性回归分析中为什么p值小于0.05就认为各自变量居于统计显著性?_百度作业帮
多元线性回归分析中为什么p值小于0.05就认为各自变量居于统计显著性?
因为,P是针对检验原假设（即：变量系数为零）成立的概率.当P
多元分析的话，已经校正过了各个变量的相互影响

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