我的数据分析心得
数据分析心得体会
数据分析心得体会在信息时代，数据已成为信息时代最重要、最可贵的资源，数据分析是衍生出来的一项新型职业，其目的是帮助企业或组织从海量数据中获取有价值的信息和洞察，以指导企业决策、提高业务效益。
作为一名数据分析师，我在工作中探索总结出了以下一些心得体会。
一、数据质量至关重要数据质量直接关系到分析结果的准确性和可信度，因此在进行数据分析前需要对数据进行清洗、去重、去除异常值等操作，避免数据杂乱无章，以及缺失、错误数据的影响。
同时，在数据收集的过程中也要尽量避免获取低质量数据，减少数据分析中不必要的麻烦和权威性问题。
二、合理选择分析工具不同的数据场景需要不同的分析工具，数据分析师需要根据数据的特点和分析目的等进行合理的工具选择。
比如，对于结构化数据，可以使用SQL等工具进行统计和查询，对于非结构化数据，可以使用Python、R等工具进行清洗和分析。
工具选择合理与否，不仅直接影响到数据分析的效率和精度，也是成为一个高效的数据分析师的重要因素之一。
三、掌握可视化分析技能可视化分析要求把数据模型可视化展示，反映数据的趋势和特征，以便能够较为直观和易懂地地呈现数据的分布情况，如图表、热力图等，这不仅可以起到简化分析、迅速呈现结果和帮助决策的作用，也可以帮助数据分析师提升沟通交流的效率和准确性。
因此，掌握可视化分析技能对于一个数据分析师来说也是非常必要的。
四、专注于业务数据分析并非是一个孤立的技能，它也要服务于企业的业务和决策，对于数据分析师来说，需要了解所在行业的业务背景和发展趋势，针对业务需求进行精准的数据分析，才能通过数据给出最有价值的洞察和建议，为企业的商业成功创造有利条件。
因此，数据分析师不仅要掌握数据分析技能，也需要具备较高的业务敏感性和对市场、行业等的深入理解。
总而言之，数据分析工作是一项挑战性很高的工作，要求分析师掌握扎实的理论基础、较强的实践能力和严谨的工作态度，通过数据分析技能，并结合具体业务，可以对企业的决策调整提供更有针对性、及时性的参考建议。
数据分析心得体会
数据分析心得体味数据分析是一项关键的技能，它涉及采集、整理和解释数据以获取有价值的见解。
在进行数据分析的过程中，我积累了一些珍贵的心得体味，以下是我分享给大家的几点经验。
首先，数据质量是数据分析的基础。
无论是内部数据还是外部数据，确保数据的准确性和完整性非常重要。
在开始分析之前，要子细检查数据的来源和准确性，排除任何错误或者缺失的数据。
此外，还要注意数据的一致性，确保所有数据都按照像同的标准进行记录和存储。
其次，选择合适的分析方法和工具是数据分析的关键。
根据分析目标和数据类型，选择适合的统计学方法和数据可视化工具。
例如，如果要分析销售趋势，可以使用时间序列分析方法和线图进行可视化。
如果要比较不同产品的销售情况，可以使用柱状图或者饼图进行可视化。
熟悉不同的分析方法和工具，能够更有效地分析数据并得出准确的结论。
第三，数据分析不仅仅是数字的堆砌，还需要将数据转化为故意义的故事。
数据分析师应该具备良好的故事讲述能力，能够将复杂的数据解释给非专业人士听懂。
通过使用图表、图象和可视化工具，将数据转化为简洁明了的故事，能够更好地传达分析结果和见解。
此外，数据分析是一个持续学习的过程。
随着技术的不断发展和新的数据源的涌现，数据分析的方法和工具也在不断演进。
作为数据分析师，要保持学习的态度，不断更新自己的知识和技能。
参加培训课程、阅读相关书籍和文章，与其他数据分析师交流经验，都是提升自己的有效途径。
最后，数据分析的价值在于对业务决策的支持。
数据分析师应该与业务部门密切合作，了解业务需求和目标，将数据分析结果与业务目标对齐。
通过将数据分析应用于业务决策过程中，能够匡助企业做出更明智的决策，提高业务绩效。
综上所述，数据分析是一项复杂而有价值的工作。
通过确保数据质量、选择合适的分析方法和工具、将数据转化为故事、持续学习和与业务部门合作，我们可以更好地进行数据分析，并为企业的决策提供有力支持。
希翼我的心得体味对大家在数据分析领域有所匡助。
数据分析实践心得(优秀12篇)
数据分析实践心得（优秀12篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数值分析实验报告心得(3篇)
第1篇在数值分析这门课程的学习过程中，我深刻体会到了理论知识与实践操作相结合的重要性。
通过一系列的实验，我对数值分析的基本概念、方法和应用有了更加深入的理解。
以下是我对数值分析实验的心得体会。
一、实验目的与意义1. 巩固数值分析理论知识：通过实验，将课堂上学到的理论知识应用到实际问题中，加深对数值分析概念和方法的理解。
2. 培养实际操作能力：实验过程中，我学会了使用Matlab等软件进行数值计算，提高了编程能力。
3. 增强解决实际问题的能力：实验项目涉及多个领域，通过解决实际问题，提高了我的问题分析和解决能力。
4. 培养团队协作精神：实验过程中，我与同学们分工合作，共同完成任务，培养了团队协作精神。
二、实验内容及方法1. 实验一：拉格朗日插值法与牛顿插值法（1）实验目的：掌握拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理，能够运用这两种方法进行函数逼近。
（2）实验方法：首先，我们选择一组数据点，然后利用拉格朗日插值法和牛顿插值法构造插值多项式。
最后，我们将插值多项式与原始函数进行比较，分析误差。
2. 实验二：方程求根（1）实验目的：掌握二分法、Newton法、不动点迭代法、弦截法等方程求根方法，能够运用这些方法求解非线性方程的根。
（2）实验方法：首先，我们选择一个非线性方程，然后运用二分法、Newton法、不动点迭代法、弦截法等方法求解方程的根。
最后，比较不同方法的收敛速度和精度。
3. 实验三：线性方程组求解（1）实验目的：掌握高斯消元法、矩阵分解法等线性方程组求解方法，能够运用这些方法求解线性方程组。
（2）实验方法：首先，我们构造一个线性方程组，然后运用高斯消元法、矩阵分解法等方法求解方程组。
最后，比较不同方法的计算量和精度。
4. 实验四：多元统计分析（1）实验目的：掌握多元统计分析的基本方法，能够运用这些方法对数据进行分析。
（2）实验方法：首先，我们收集一组多元数据，然后运用主成分分析、因子分析等方法对数据进行降维。
数据分析实践课心得体会
随着信息时代的到来，数据分析已经成为了各个行业的重要技能。
作为一名大学生，我有幸参加了学校组织的数据分析实践课程，通过这段时间的学习和实践，我对数据分析有了更深入的理解，以下是我的一些心得体会。
一、课程内容丰富，理论与实践相结合数据分析实践课程涵盖了数据预处理、数据清洗、数据探索、统计分析、数据可视化等多个方面。
课程内容丰富，既有理论知识的学习，又有实际操作的经验积累。
在课堂上，老师通过讲解和案例分析，让我们对数据分析的各个环节有了清晰的认识。
在实践环节，我们使用Python、R等编程语言，对真实数据进行处理和分析，将理论知识应用到实际工作中。
二、数据预处理的重要性数据预处理是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。
在课程中，我们学习了如何对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作。
通过实践，我深刻体会到数据预处理的重要性。
一个良好的数据预处理过程可以保证后续分析结果的准确性和可靠性。
在实际工作中，我们经常会遇到数据质量问题，如数据缺失、数据错误等，这就需要我们具备一定的数据预处理能力，对数据进行清洗和整理。
三、统计分析方法的应用在数据分析过程中，统计分析方法的应用非常重要。
课程中，我们学习了描述性统计、推断性统计、假设检验等方法。
通过实践，我掌握了如何运用这些方法对数据进行分析。
例如，在分析某产品销售数据时，我们可以使用描述性统计来了解销售量的分布情况，使用推断性统计来分析销售量与时间、地区等因素的关系。
这些方法的应用使得我们的分析结果更加科学、严谨。
四、数据可视化技巧的提升数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，使得分析结果更加直观、易懂。
在课程中，我们学习了多种数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等。
通过实践，我掌握了如何运用这些工具将数据可视化，并制作出美观、易懂的图表。
在实际工作中，数据可视化可以帮助我们更好地向他人展示分析结果，提高工作效率。
五、团队合作与沟通能力的提升数据分析实践课程不仅要求我们掌握专业技能，还要求我们具备良好的团队合作与沟通能力。
关于数据分析师职业的心得体会
关于数据分析师职业的心得体会在当今数字化的时代，数据分析师已成为众多企业中不可或缺的角色。
作为一名从事数据分析师工作多年的从业者，我想在这里分享一下我在这个领域的一些心得体会。
数据分析师，简单来说，就是从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供支持。
这听起来似乎很简单，但实际操作起来，却需要具备多方面的能力和素质。
首先，扎实的统计学和数学知识是基础。
数据分析的很多方法和模型都基于统计学原理，比如概率分布、假设检验、回归分析等等。
只有理解了这些基本的理论，才能在实际工作中正确地运用数据分析工具，得出可靠的结论。
编程技能也是数据分析师的必备武器。
Python 和 R 语言是目前在数据分析领域应用最为广泛的编程语言。
通过编程，可以高效地处理和分析大规模的数据，实现数据的清洗、转换和可视化。
记得刚开始学习编程的时候，我总是被各种语法错误和逻辑错误困扰，但随着不断地练习和实践，逐渐能够熟练地运用代码来解决实际问题。
数据库管理能力也至关重要。
我们需要从各种数据库中提取数据，这就要求我们熟悉数据库的操作，如 SQL 语言。
能够熟练地查询、更新和管理数据，确保获取到准确和完整的数据。
然而，技术能力只是数据分析师的一部分，更重要的是要有清晰的逻辑思维和敏锐的业务洞察力。
在面对复杂的数据和问题时，能够迅速理清思路，找出关键因素，并通过数据分析来验证自己的想法。
同时，要深入了解所在行业的业务流程和业务知识，这样才能让数据分析的结果更有针对性和实用性。
在实际工作中，数据分析师经常会面临各种挑战。
数据质量问题就是一个常见的难题。
有时候获取到的数据可能存在缺失值、错误值或者不一致性，这就需要花费大量的时间和精力来进行数据清洗和预处理。
而且，由于数据的复杂性和多样性，在选择分析方法和模型时，也需要不断地尝试和调整，以找到最适合的解决方案。
另外，与不同部门的沟通协作也是工作中的重要环节。
数据分析的结果需要有效地传达给非技术人员，这就要求我们能够用通俗易懂的语言来解释复杂的数据分析过程和结论。
数据分析心得体会
数据分析心得体会数据分析是一门重要的技能，它可以帮助我们更好地理解数据背后的信息和规律。
在进行数据分析的过程中，我积累了一些心得体会，希望能够与大家分享。
一、数据清洗与准备1.1 确保数据的准确性在进行数据分析之前，首先要对数据进行清洗和准备。
确保数据的准确性是非常重要的，因为准确的数据才能够为我们提供正确的分析结果。
1.2 处理缺失值和异常值在清洗数据的过程中，我们需要处理缺失值和异常值。
缺失值和异常值会对分析结果产生影响，因此需要采取相应的方法进行处理，如填充缺失值或剔除异常值。
1.3 数据格式转换在数据准备阶段，我们还需要对数据进行格式转换。
比如将日期格式转换为标准的日期格式，或者将文本数据转换为数值数据，以便进行后续的分析。
二、数据探索与可视化2.1 探索性数据分析在进行数据分析的过程中，我们需要进行探索性数据分析。
通过绘制直方图、散点图等可视化图表，可以更直观地了解数据的分布情况，发现数据之间的关系。
2.2 利用统计方法进行分析除了可视化分析，我们还可以利用统计方法进行数据分析。
比如计算均值、标准差、相关系数等指标，来量化数据之间的关系和趋势。
2.3 利用工具进行数据可视化在进行数据可视化的过程中，我们可以利用各种工具来帮助我们更好地展示数据。
比如使用Python的matplotlib库或Tableau等工具，可以制作出美观且直观的图表。
三、数据建模与预测3.1 选择合适的模型在进行数据建模和预测的过程中，我们需要选择合适的模型。
根据数据的特点和问题的需求，选择适合的回归模型、分类模型或聚类模型进行分析。
3.2 模型评估与调优在建立模型之后，我们需要对模型进行评估和调优。
通过计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，可以评估模型的表现，并对模型进行调优以提高预测效果。
3.3 模型应用与结果解释最后，在进行数据建模和预测之后，我们需要将模型应用到实际问题中，并解释模型的结果。
通过解释模型的预测结果，可以为决策提供参考依据。
数据分析心得体会
数据分析心得体会在进行数据分析工作的过程中，我积累了一些经验和体会。
以下是我对数据分析的一些心得体会：1. 明确分析目标：在开始数据分析之前，我们需要明确分析的目标和问题，以便能够有针对性地进行数据收集和处理。
只有明确了目标，我们才能更好地选择合适的分析方法和工具。
明确分析目标：在开始数据分析之前，我们需要明确分析的目标和问题，以便能够有针对性地进行数据收集和处理。
只有明确了目标，我们才能更好地选择合适的分析方法和工具。
2. 数据质量的关键性：数据分析的结果只有在数据质量良好的基础上才能可靠。
因此，在开始分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
数据质量的关键性：数据分析的结果只有在数据质量良好的基础上才能可靠。
因此，在开始分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 多角度分析：在数据分析过程中，我们应该尝试从不同的角度和维度对数据进行分析，以获取更全面的信息和洞察。
通过多角度的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的模式和规律。
多角度分析：在数据分析过程中，我们应该尝试从不同的角度和维度对数据进行分析，以获取更全面的信息和洞察。
通过多角度的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的模式和规律。
4. 数据可视化的重要性：数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一环。
通过合适的可视化方式，我们能够更直观地展示数据的特征和趋势，让人们更容易理解分析的结果。
数据可视化的重要性：数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一环。
通过合适的可视化方式，我们能够更直观地展示数据的特征和趋势，让人们更容易理解分析的结果。
5. 持续研究和改进：数据分析是一个不断发展和演进的领域。
为了不落后于时代和技术的发展，我们应该持续研究新的分析方法和工具，并不断改进自己的技能和知识。
持续学习和改进：数据分析是一个不断发展和演进的领域。
为了不落后于时代和技术的发展，我们应该持续学习新的分析方法和工具，并不断改进自己的技能和知识。
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以下就是我在近三年做各类计量与统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。
当然,它不就是ABC的教程,也不就是细致的数据分析方法介绍,它只就是“总结”与“体会”。
由于我所学所做均甚杂,我也不就是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。
关于软件。
于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXＣEL、SPSS、ＳTＡTA、ＥVIEWS。
在分析前期可以使用EXCEＬ进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时,它的制图制表功能更就是无可取代的利器;但需要说明的就是,ＥＸCEＬ毕竟只就是办公软件,它的作用大多局限在对数据本身进行的操作,而非复杂的统计与计量分析,而且,当样本量达到“万”以上级别时,EXCEＬ的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS就是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。
首先,它就是专业的统计软件,对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次,它就是统计软件而非专业的计量软件,因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)与一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现),对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三,ＳPSS主要用于分析截面数据,在时序与面板数据处理方面功能了了;最后,SＰSS兼容菜单化与编程化操作,就是名副其实的傻瓜软件。
ＳTATA与EVIＥＷS都就是我偏好的计量软件。
前者完全编程化操作,后者兼容菜单化与编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计,但就是较之ＳPSS差了许多;STATA与EVIEWS都就是计量软件,高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;ＳTＡTA的扩展性较好,我们可以上网找自己需要的命令文件(、ａdo文件),不断扩展其应用,但EVIＥＷＳ就只能等着软件升级了;另外,对于时序数据的处理,EVＩＥWS较强。
综上,各款软件有自己的强项与弱项,用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。
EＸCE Ｌ适用于处理小样本数据,SＰＳS、ＳＴAＴA、EVIＥWＳ可以处理较大的样本;EXＣＥL、ＳPＳS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作,而SＴＡＴA、EVIＥＷS在这方面较差;制图制表用EXCＥL;对截面数据进行统计分析用ＳPSS,简单的计量分析SPSＳ、STATＡ、EVIEWS可以实现,高级的计量分析用STAＴA、ＥVIEＷＳ,时序分析用EＶＩEWS。
关于因果性。
做统计或计量,我认为最难也最头疼的就就是进行因果性判断。
假如您有A、B两个变量的数据,您怎么知道哪个变量就是因(自变量),哪个变量就是果(因变量)?早期,人们通过观察原因与结果之间的表面联系进行因果推论,比如恒常会合、时间顺序。
但就是,人们渐渐认识到多次的共同出现与共同缺失可能就是因果关系,也可能就是由共同的原因或其她因素造成的。
从归纳法的角度来说,如果在有A的情形下出现B,没有Ａ的情形下就没有B,那么A很可能就是Ｂ的原因,但也可能就是其她未能预料到的因素在起作用,所以,在进行因果判断时应对大量的事例进行比较,以便提高判断的可靠性。
有两种解决因果问题的方案:统计的解决方案与科学的解决方案。
统计的解决方案主要指运用统计与计量回归的方法对微观数据进行分析,比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。
需要强调的就是,利用截面数据进行统计分析,不论就是进行均值比较、频数分析,还就是方差分析、相关分析,其结果只就是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。
类似的,利用截面数据进行计量回归,所能得到的最多也只就是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量,完全出于分析者根据其她考虑进行的预设,与计量分析结果没有关系。
总之,回归并不意味着因果关系的成立,因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。
虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强,但如果研究者掌握了时间序列数据,因果判断仍有可为,其中最经典的方法就就是进行“格兰杰因果关系检验”。
但格兰杰因果关系检验的结论也只就是统计意义上的因果性,而不一定就是真正的因果关系,况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高(多期时序数据),因此该方法对截面数据无能为力。
综上所述,统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持,但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。
科学的解决方案主要指实验法,包括随机分组实验与准实验。
以实验的方法对干预的效果进行评估,可以对除干预外的其她影响因素加以控制,从而将干预实施后的效果归因为干预本身,这就解决了因果性的确认问题。
关于实验。
在随机实验中,样本被随机分成两组,一组经历处理条件(进入干预组),另一组接受控制条件(进入对照组),然后比较两组样本的效果指标均值就是否有差异。
随机分组使得两组样本“同质”,即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立,从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。
随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性,得出的研究结论更具可靠性,更具说服力。
但就是这种方法也就是备受争议的,一就是因为它实施难度较大、成本较高;二就是因为在干预的影响评估中,接受干预与否通常并不就是随机发生的;第三,在社会科学研究领域,完全随机分配实验对象的做法会涉及到研究伦理与道德问题。
鉴于上述原因,利用非随机数据进行的准实验设计就是一个可供选择的替代方法。
准实验与随机实验区分的标准就是前者没有随机分配样本。
通过准实验对干预的影响效果进行评估,由于样本接受干预与否并不就是随机发生的,而就是人为选择的,因此对于非随机数据,不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。
在剔除干预因素后,干预组与对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素,这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。
为了解决这个问题,可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其她可能的影响因素进行控制,或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻找一个除了干预因素不同之外,其她因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素与分组安排独立。
随机实验需要至少两期的面板数据,并且要求样本在干预组与对照组随机分布,分析方法就就是DID(倍差法,或曰双重差分法);准实验分析用截面数据就能做,不要求样本在干预组与对照组随机分布,分析方法包括DID(需两期的面板数据)、PＳM(倾向性得分匹配法,需一期的截面数据)与PSM－DID(需两期的面板数据)。
从准确度角度来说,随机实验的准确度高于准实验与非实验分析。
关于分析工具的选择。
如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系,那么就无需使用实验方法。
我对非实验数据分析工具的选择原则如下。
因变量为连续变量,自变量至少有一个连续变量,进行多元线性回归;因变量为连续变量,自变量全部为分类变量,进行方差分析;因变量为分类变量,自变量至少有一个连续变量,使用Logit模型或Probｉt模型;因变量为分类变量,自变量全部为分类变量,进行交叉表分析与卡方检验;因变量在某个闭区间内分布,并且有较多样本落在闭区间的边界上,使用Toｂiｔ模型;因变量不唯一,如多产出问题,进行数据包络分析(DEA);因变量为整数、数值小、取零个数较多,使用计数(Count)模型;数据具有层次结构(嵌套结构),使用多层线性模型(HＬM)。
随着统计与计量经济学的发展,各种前沿分析工具层出不穷,但我认为最靠谱的分析工具不外乎以下四种:DID(针对随机实验),多元线性回归,固定效应变截距模型(FＥ,针对面板数据),Logｉt模型或Probit模型(针对分类因变量数据)。
其她方法或适用条件苛刻,或分析过程折腾,或方法本身不可靠(尤其就是聚类分析、判别分析,超级不靠谱),因此能用以上四种方法分析问题时,不必为“炫方法”而瞎折腾。
关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义。
在人人的“数据分析”小站中,某同学提出这样一个问题:“多元回归分析中,怎么选择自变量与因变量,可以使Ｒ方达到80％以上？”很显然,问这个问题的同学要么没学好计量,要么就就是犯了功利主义的错误,或者二者皆有。
拟合优度的大小很大程度上取决于数据本身的性质。
如果数据就是时序数据,只要拿有点相关关系的变量进行回归就能使拟合优度达到80％以上,但这样的高R方根本说明不了什么,很可能使分析者陷入伪回归的陷阱,严谨的做法当然就是做平稳性检验与协整检验;如果就是截面数据,根本没必要追求R方到８0％的程度,一般来说,有个2０%、30%就非常大了。
如果一定要增大R方,那么最应该做的的确就是对纳入模型的变量进行选择。
选择纳入模型的原则我认为有三条。
第一,从理论与逻辑出发,将可能影响因变量的变量作为自变量纳入模型,即理论上或逻辑上能影响因变量的自变量必须纳入模型,即使该自变量的回归系数不显著。
第二,奥姆剃刀原则——如无必要,勿增实体,即理论上或逻辑上不能影响因变量的自变量不能纳入模型,即使该自变量的回归系数显著。
第三,防止纳入具有多重共线性的自变量。
前面说了,对截面数据进行计量分析,R方能达到20％、30%就是非常了不起的事情。
但就是,如果拟合优度(或类似拟合优度的指标)在20%、3０%或更低时,回归系数只具有定性或定序上的意义,强调其绝对数值的大小没什么意义。
譬如lｎY=alnA+ｂlnB+、、、+zlnＺ+c回归的R方为2０％,a为0、３7５,b为0、224,且二者的T检验显著,那么我们可以说,A、B对Y有影响,也可以说一百分点的A变化对Y的影响大于一百分点的B变化对Ｙ的影响(控制其她因素的情况下),但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0、151%,就没什么意义了。
其她一些建议或忠告。
用心思考变量间的因果关系:就是A影响了B还就是B影响了A?A、B之间就是否真的有因果关系?就是否存在C,使C既影响A又影响B,而A、B本身无直接关系？仔细选择自变量,不要遗漏重要变量,否则会造成内生性问题。
如果遇上了内生性问题,先不要忙着寻找工具变量或使用2SＬS,寻找被遗漏的变量才就是最重要的事情。
如果被遗漏的变量即使找到却囿于各种困难无法纳入分析,而您又忽然想到了一个绝佳的工具变量,那么恭喜您,您可以在核心期刊发文章了！一定要控制其她可能对因变量产生影响的因素,并认识到对回归系数与偏相关分析结果的解释都就是建立在“其她条件不变”的情况之下。
瞧到R方很大时不要忙着高兴,如果F检验显著而T检验不显著,很可能存在多重共线性。
瞧到t值很大时,也不要忙着高兴,因为这很可能就是伪回归的产物;如果此时DW值很小(小于０、5),那么伪回归的可能性进一步变大。