第1个回答 2024-07-28
1. 检查变量间的相关性：X2和X3可能与其他自变量有高度相关性，这会导致它们的系数不显著。可以计算自变量间的相关系数或进行多重共线性检验来识别这种相关性。如果发现相关性，考虑从模型中移除一个或多个相关自变量。
2. 评估数据质量：数据问题，如异常值或缺失值，可能导致X2和X3的系数不显著。检查数据中是否存在这些问题，并采取相应的处理措施，例如去除异常值或使用插值法填补缺失值。
3. 增加样本量：如果样本量不足，模型可能无法准确捕捉到数据中的变异性。尝试扩大样本量，以提高模型的准确性和稳定性。
4. 考虑变量的函数形式：X2和X3的线性关系可能不足以解释数据。考虑对变量进行转换或采用非线性模型，以便更好地反映它们与因变量之间的关系。
5. 删除不显著的变量：如果上述方法都无法解决问题，考虑从模型中删除X2和X3。然而，这一步骤应谨慎进行，因为它可能会影响模型的解释力。详情