以下是我回歸的結(jié)果，初次發(fā)帖，還望大家?guī)臀曳治鲆幌�，回歸結(jié)果不顯著該怎么辦呢。

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一、 reg  propertyincome network age age2100 commie  schoolingyears time
      Source |       SS       df       MS                          Number of obs =    1471
-------------+------------------------------                     F(  6,  1464) =    0.40
       Model |  5064925.98     6   844154.33           Prob > F      =  0.8798
    Residual |  3.0953e+09  1464  2114265.95       R-squared     =  0.0016
-------------+------------------------------                     Adj R-squared = -0.0025
       Total |  3.1004e+09  1470  2109081.82         Root MSE      =  1454.1

------------------------------------------------------------------------------
propertyin~e |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     network |  -38.74644   34.89004    -1.11   0.267    -107.1863    29.69336
         age |   11.39008   18.63288     0.61   0.541    -25.15992    47.94008
     age2100 |  -15.58489   21.58054    -0.72   0.470    -57.91697    26.74718
      commie |    37.7984   145.4446     0.26   0.795    -247.5036    323.1004
schoolingy~s |  -.7610296   15.05432    -0.05   0.960    -30.29137    28.76931
        time |   6.59e-06   .0073596     0.00   0.999      -.01443    .0144432
       _cons |   250.1493   468.3804     0.53   0.593     -668.619    1168.918

二、 reg  propertyincome network age age2100 commie  schoolingyears time progect

      Source |       SS       df       MS                           Number of obs =    1471
-------------+------------------------------                       F(  7,  1463) =    1.05
       Model |  15441712.4     7  2205958.91            Prob > F      =  0.3966
    Residual |  3.0849e+09  1463  2108618.29        R-squared     =  0.0050
-------------+------------------------------                       Adj R-squared =  0.0002
       Total |  3.1004e+09  1470  2109081.82          Root MSE      =  1452.1

------------------------------------------------------------------------------
propertyin~e |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     network |   -26.8748   35.25198    -0.76   0.446    -96.02463    42.27502
         age |    13.2878   18.62763     0.71   0.476    -23.25192    49.82752
     age2100 |  -17.81529   21.57513    -0.83   0.409    -60.13679    24.50621
      commie |   49.47429   145.3455     0.34   0.734    -235.6335    334.5821
schoolingy~s |   -5.13461   15.16292    -0.34   0.735    -34.87799    24.60877
        time |  -.0011204   .0073673    -0.15   0.879    -.0155721    .0133313
     progect |   190.0594   85.67556     2.22   0.027     21.99937    358.1195
       _cons |   132.5979   470.7464     0.28   0.778    -790.8121    1056.008

三、reg  propertyincome network age age2100 commie  schoolingyears time progect netpro
     Source |       SS       df       MS                             Number of obs =    1471
-------------+------------------------------                       F(  8,  1462) =    2.75
       Model |  45931460.9     8  5741432.61            Prob > F      =  0.0052
    Residual |  3.0544e+09  1462  2089205.75        R-squared     =  0.0148
-------------+------------------------------                       Adj R-squared =  0.0094
       Total |  3.1004e+09  1470  2109081.82          Root MSE      =  1445.4

------------------------------------------------------------------------------
propertyin~e |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     network |   32.26867   38.35292     0.84   0.400    -42.96396    107.5013
         age |   16.97112   18.56674     0.91   0.361    -19.44917    53.39142
     age2100 |  -22.26008   21.50709    -1.04   0.301    -64.44812    19.92796
      commie |   44.91959   144.6798     0.31   0.756    -238.8826    328.7218
schoolingy~s |  -3.288428    15.1007    -0.22   0.828    -32.90977    26.33292
        time |   .0002486   .0073421     0.03   0.973    -.0141536    .0146508
     progect |   1833.905   438.6727     4.18   0.000     973.4102      2694.4
      netpro |  -261.6574   68.49309    -3.82   0.000    -396.0127   -127.3022
       _cons |  -355.7905   485.7016    -0.73   0.464    -1308.537    596.9559
------------------------------------------------------------------------------


這是三個(gè)回歸過(guò)程，出現(xiàn)以上不顯著的結(jié)果該怎么辦呢？拜托有經(jīng)驗(yàn)的人指點(diǎn)迷津。

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關(guān)鍵詞：回歸結(jié)果 怎么辦 Schooling property Residual network

是極其不顯著，顯然你的變量間毫無(wú)關(guān)聯(lián)，更別提經(jīng)濟(jì)含義
建議：
1.以經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)，重選變量，多看文獻(xiàn)，借鑒下別人的經(jīng)驗(yàn)
2.要有多個(gè)備選變量，不斷整模型
3.你只做了線性分析，而很多變量間存在非線性關(guān)系，如2次方、交叉項(xiàng)、取對(duì)數(shù)等
4.模型還可以提升下難度，如可以做面板的、非參的
5.或許你需要重新理解下什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，這門學(xué)科并不能為經(jīng)濟(jì)建立理論，只能檢驗(yàn)、改進(jìn)理論。學(xué)經(jīng)濟(jì)，無(wú)論何時(shí)，理論素養(yǎng)和經(jīng)濟(jì)直覺都非常重要。工具始終是工具，不是一切，況且你所掌握的工具太簡(jiǎn)單了……
繼續(xù)加油！我的朋友，誰(shuí)都有第一次……

wenzhut 發(fā)表于 2013-7-15 16:35
是極其不顯著，顯然你的變量間毫無(wú)關(guān)聯(lián)，更別提經(jīng)濟(jì)含義
建議：
1.以經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)，重選變量，多看文獻(xiàn) ...

哎，現(xiàn)下系統(tǒng)地理解也沒有可能了，只能待完成了論文了。那就從看文獻(xiàn)，重新選變量入手了。謝謝你咯，希望接下來(lái)有問(wèn)題你還能幫幫我。