[求助] 分析一个多元回归中的问题

shiyiming

呵呵，我在做一个多元回归，解释变量有三个，样本1165个，其中第一个解释变量的数值非常小均值是0.00000000017。其他两个的均值2.12，回归中拟合优度只有0.029，我想问问除了增加解释变量外还有其他改进的方法吗？
您说我第一个解释变量太小，回归后参数特别大，应该怎么办啊，是不是标准化后会有改进，但是标准化后如何预测啊：）
呵呵谢谢啦！急

shiyiming

我试着解释一下。

样本量1000多，如果可以排除变量的变化范围太小，有可能第一个解释变量和其它两个变量间相关性大。此时作共线性关系识别：复相关系数、TOL和VIF。

标准化的目的：消除不同的解释变量中量纲的影响

标准化后的预测：用标准多元回归方程

shiyiming

把第一个变量放大，放大到与其它两个变量差不多数量级。然后再进行回归，回归后出来的第一个变量的系数乘以放大的倍数就是真实的系数，而另外两个变量的系数则不变

shiyiming

　　在多元回归中，最容易出的问题就是多重共线性，你没提供相关诊断信息，建议：
　１.看一下回归模型的假设检验是否与个偏回归系数的检验结果有矛盾：前面Ｐ＜a，后面Ｐ>a.
  2.减少一个自变量重新拟和方程，看各系数是否变化很大
　３你的到的结果与事实是否矛盾
　满足上面任一条，即存在多重共线性．
　解决办法：
　　１.塞选自变量
　　２.改用主成分分析

至于标化，标化前后系数是会有很大变化，它在确定哪个自变量工重要的比较上（标花回归系数），是比较有用的，如果是存在多重共线性，那么没什么大用吧