多元回归分析得出估计回归方程后，如果其中一个系数应该是负的，但得出的结果是正的，应如何处理？谢谢

如题所述

推荐答案 2012-02-22

这个问题很常见，多半都是由回归变量的内生性造成的。
处理起来有些麻烦，1）尽量的补齐影响应变量的变量，把它们作为回归变量加入方程里面。
或者
2）采用Panel Data 模型，观察多期的样本数据，这个是现在主流的办法，改变不好解释的回归系数符号，屡试不爽。
不过，这两种方法都要补充数据，都有一定的工作量。

温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考

当前网址：http://99.wendadaohang.com/zd/zezjjBteX.html

其他回答

第1个回答 2011-11-17

可以看看某几个变量是不是有多重共线性，导致有意义的变量的符号方向相反，可以尝试加减变量试一下。当然还可以通过调整样本的大小来调模型。本回答被提问者和网友采纳

相似回答

一元回归方程和多元回归方程中同一自变量的回归系数正负号不一致是正常...答：（1）这个例子是CHARLS数据的例子，在研究CHARLS数据的过程里，研究者发现“女性记忆词汇的数目少于男性”（一元回归，对性别和记忆词汇的数目，记忆词汇的数目是一个在实际调查里做的测试的结果），也就是说，在关于“记忆词汇”的回归里，“性别是女性”这个虚拟变量前面的系数是负的。但是控制教育变量后...

线性回归分析结果怎么看答：首先，回归方程描述了自变量和因变量之间的具体关系。它通常表示为Y = a + bX，其中a是截距，表示当X为0时Y的预测值；b是斜率，表示X每变化一个单位时Y的平均变化量。通过回归方程，我们可以直观地看到自变量对因变量的影响方向和程度。其次，回归系数（即斜率b）的大小和符号表明了关系的强度和方向。

回归分析的结果怎么看答：可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度 回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大小。P值：如果P<0.05,则说明具有影响关系,反之无影响关系。R方：用于判断模型情况 VIF值：判断模型共线性问题 F检验...

求教!关于多元回归分析结果的问题!答：回归方程有效，但拟合度不高并不矛盾，跟据这两个值可以判断，模型已选择的自变量中存在有效的，也存在无效的，同时也遗漏了变量。你还需要结合每个系数的t检验重新判断模型。当然还存在一种情况，在实际经济数据分析中，R方很难接近1，有0.3左右就不错了。在这种情况下就不要勉强了。当然越大越好 ...

关于多元回归分析答：你的文字太多了，不能catch到你的idea 请简化陈述

logistic回归分析结果解读答：可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。第二：逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。

用spss做多元线性回归分析,得出回归方程后,代入原来的某个数据后方程...答：x1,x2...x5是5个自变量，1个y因变量。系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型，常量为1.956E-6，sig. 也即P值=1> 0.05，无统计学意义，x1的斜率为-0.504，P=0.0000.05也就说明这个变量对模型的建立无统计学意义，在多元线性回归中也就可以无 ...

大家正在搜

回归方程怎么得出的 spss回归方程怎么得出回归方程分析响应面回归方程首项为负如何从spss看回归方程估计回归方程响应面回归方程在哪里响应面三次回归方程响应面怎么看回归方程