怎么用excel做回归分析
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发布时间:2022-04-23 15:32
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时间:2023-07-18 13:53
第一个模型还可以,但是存在自相关(DW检验值也就是Durbin-Watson stat 为0.85,正自相关),需要进行差分处理。估计是一阶自相关。
第二个模型,自变量没有一个显著的,确实需要更改。
看模型是否合适,一是系数显著性检验,一是方程显著性检验。一元回归时,两个检验是一样的,所以第一个模型中,自变量X系数估计值显著(X对应的Prob值为0.000,一般要求小于0.05就算通过),方程也显著(看F-statistic的值),但是一阶自相关最好消除。但是多元回归中,两个检验需要分开看。第二个模型中,方程显著性可能能通过检验,但是自变量系数估计值对应的Prob都大于0.05,所以问题比较大。
几个建议:
1、样本数据来源于1995年到2006年,感觉还是少了些,而且2011年的论文至少最晚应该是截止到2009年。如果条件允许,最好能够更早些数据。有25个以上年份数据,做的模型合适些。
2、第二个模型因为你没有列举具体自变量、因变量名称,不好下结论。那么,一个办法是考虑自变量的选择是不是合理,现有的自变量有没有可以去掉的,或者有没有遗漏更合理的自变量,调整自变量后再回归;如果你认为自变量不需要修改,在增加样本数据情况下,另一个办法是用SPSS软件,里面有“逐步回归”选项,看看能不能得到合理模型。第一个模型:一阶自相关怎么样才能消除?
第二个模型:我做的是山东省财政支农资金方面的课题,中国统计年鉴上的相关数据就到2006年,三个自变量的数据也是。三个自变量是必须要固定的,是不是因为数据的原因,但是近几年的数据确实找不到。三个自变量分别是:支援农业生产支出,农林水利气象等部门事业费,农业综合开发支出。因变量是:年均农民纯收入。这四个量都不能变。
我不会计量,eviews也是今天刚学的,spss更不会了。回答继续回答:
1、这里的一阶自相关,可以考虑用差分法试试。也就是自变量、因变量都分别形成新的序列,再做回归(注意:这时的回归估计模型不含常数项)。根据你的样本数据和解释变量数目,在新的回归结果里面,如果Durbin-Watson stat 的数值大致在1.5——2.5,可以认为消除了自相关。最后的估计结果,常数项仍采用现在模型已经估计出的常数项数值,自变量系数则是差分后估计的系数值。
2、财政支农资金数据,我觉得可以考虑查阅《中国财政统计年鉴》,其中的分省财政平衡表中可能会有相关数据。(不过我也不肯定,这两年中国统计年鉴中财政数据的具体项目有调整,你之所以找不到2006年以后数据原因也在于此,财政统计年鉴如果能找到的话,也许能有帮助)
3、第二个模型还可以考虑对数模型试一试,因为取对数后变差缩小,也许数据拟合效果会好些。当然,这时的系数表示的是平均意义的弹性。
4、不会逐步回归也没有关系,反正自变量不多。回归后,看哪个自变量系数估计值没有通过检验(P值大于0.05),P值最大的先去掉,用其他自变量再去拟合。如果新的估计结果不行,再继续去掉不显著的系数。之后可以尝试再引入之前去掉的自变量,回归后看是否显著。最后应该得到自变量系数和整个模型都通过检验的结果,否则是不合适的。
5、“我第二个模型P值是0.004”的说法不正确,你所说的实际是常数项的P值。实际上,一般要求自变量必须通过P检验,常数项倒无所谓。
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