@给爷咩一个 学长，麻烦能帮忙看下这个结果嘛~^ ^，有两个问题
\u51e0\u4e2a\u5173\u4e8e\u9ad8\u4e2d\u4ea4\u6362\u751f\u7684\u95ee\u9898\u3002\u9ebb\u70e6\u5404\u4f4d\u5e2e\u52a9\u89e3\u7b54\u4e00\u4e0b\uff0c\u8c22\u8c22^_^1\u3001\u4f5c\u4e3a\u4ea4\u6362\u751f\uff0c\u6211\u53ef\u4ee5\u5728\u7f8e\u56fd\u4e0a11\u548c12\u5e74\u7ea7\uff0c\u7136\u540e\u62ff\u7f8e\u56fd\u9ad8\u4e2d\u7684\u6bd5\u4e1a\u8bc1\uff0c\u5e76\u4e14\u76f4\u63a5\u53c2\u52a0\u7f8e\u56fd\u9ad8\u8003\u5417\uff1f
\u7b54\uff1a\u7f8e\u56fd\u9ad8\u4e2d\u662f\u5b66\u5206\u5236\uff0c\u4fee\u6ee1\u5b66\u5206\u624d\u80fd\u62ff\u5230\u9ad8\u4e2d\u6bd5\u4e1a\u8bc1\uff0c\u4ea4\u6362\u751f\u53ea\u6709\u4e00\u5b66\u5e74\u662f\u9020\u6210\u62ff\u4e0d\u5230\u6bd5\u4e1a\u8bc1\u7684\u539f\u56e0\u3002\u5982\u679c\u505a\u5b8c\u4ea4\u6362\u751f\u518d\u7533\u8bf7\u8bfb\u79c1\u7acb\u9ad8\u4e2d\u5e74\u7ea7\uff0c\u80fd\u4fee\u6ee1\u5b66\u5206\u5373\u53ef\u3002\u4f46\u5982\u679c\u4f60\u7279\u522b\u7684\u4f18\u79c0\uff0c\u4e5f\u6709\u62ff\u5230\u6bd5\u4e1a\u8bc1\u7684\u53ef\u80fd\uff0c\u5475\u5475\uff0c\u8fd9\u4e2a\u4e0d\u662f\u5e38\u89c4\u60c5\u51b5\u3002
2\u3001\u4f5c\u4ea4\u6362\u751f\u7684\u5e74\u9f84\u6709\u9650\u5236\u5417\uff1f\u56e0\u4e3a\u5982\u679c\u6211\u8981\u5728\u7f8e\u56fd\u8bfb12\u5e74\u7ea7\u5c31\u5df2\u7ecf19\u5c81\u4e86
\u7b54\uff1a\u4f60\u7684\u751f\u65e5\u53ea\u8981\u57281992\u5e749\u67081\u65e5\u540e\u51fa\u751f\u7684\u5373\u53ef\uff0c\u9700\u8981\u7279\u522b\u63d0\u9192\u7684\u662f\u751f\u65e5\u57281992\u5e743\u67081\u65e5\u81f31992\u5e749\u67081\u65e5\u4e4b\u95f4\u7684\u5b66\u751f\u7533\u8bf7\u505a\u4ea4\u6362\u751f\u76ee\u524d\u6709\u673a\u6784\u5728\u505a\uff0c\u4f46\u5728\u7b7e\u8bc1\u7684\u65f6\u5019\u4f1a\u6709\u4e00\u4e9b\u98ce\u9669\u3002\u4ea4\u6362\u751f\u9879\u76ee\u7684\u5e74\u9f84\u662f15-18\u5468\u5c81\u7684\u5728\u8bfb\u4e2d\u5b66\u751f\u3002
3\u3001\u4f5c\u4ea4\u6362\u751f\u7684\u5404\u79cd\u8d39\u7528\u5206\u522b\u662f\u591a\u5c11?
\u7b54\uff1a\u4e00\u822c\u6765\u8bb2\uff0c\u9879\u76ee\u8d39\u7528\u4e00\u822c\u5c31\u662f10\u4e07\u5143\u4eba\u6c11\u5e01\u4e4b\u5185\uff0c\u53e6\u52a0\u5f80\u8fd4\u98de\u673a\u7968\u548c\u6bcf\u6708\u7684\u96f6\u82b1\u94b1\uff08\u5c0f\u5757\u7684\u8d39\u7528\u6709\u7b7e\u8bc1\u8d39\u3001SEVIS\u76d1\u67e5\u8d39\u3001\u4f53\u68c0\u7b49\uff09\u3002
\u8be6\u7ec6\u8bf4\u5e94\u8be5\u662f\u8fd9\u6837\uff1a\u9879\u76ee\u8d39\u7528\u5305\u62ec\u5b66\u8d39\u3001\u4f4f\u5bbf\u8d39\u3001\u65e9\u9910\u548c\u665a\u9910\u3001\u533b\u7597\u548c\u610f\u5916\u4fdd\u9669\u3001\u63a5\u673a\u3001\u5b9a\u671f\u5b66\u751f\u62a5\u544a\u3001\u7f8e\u65b9\u673a\u6784\u534f\u8c03\u5458\u5e2e\u52a9\u7b49\u7b49\uff1b\u96f6\u82b1\u94b1\u5305\u62ec\uff1a\u5fc5\u8981\u7684\u8bed\u8a00\u8f85\u5bfc\u8d39\u3001\u5b66\u6821\u793e\u56e2\u8d39\u3001\u5348\u9910\u3001\u7535\u8bdd\u8d39\u3001\u7406\u53d1\u8d39\u3001\u4ea4\u901a\u8d39\u7b49\u3002
4\u3001\u90a3\u4e2a\u673a\u6784\u597d\uff08\u6211\u4eec\u5b66\u6821\u81ea\u5df1\u6ca1\u6709\u7684\uff0c\u6240\u4ee5\u8981\u81ea\u5df1\u627e\u7684\uff09\uff1f\uff08\u8be6\u7ec6\u4ecb\u7ecd\u4e00\u4e0b\u5566^^\uff09
\u7b54\uff1a\u53ea\u8981\u662f\u6b63\u89c4\u7684\u7559\u5b66\u4e2d\u4ecb\u673a\u6784\u6709\u8fd9\u4e2a\u9879\u76ee\u7684\u90fd\u53ef\u4ee5\uff0c\u6211\u4e2a\u4eba\u8ba4\u4e3a\u8fd9\u4e2a\u9879\u76ee\u672c\u8eab\u5c31\u5df2\u7ecf\u975e\u5e38\u6210\u719f\u4e86\uff0c\u627e\u4e00\u4e2a\u6b63\u89c4\u4e2d\u4ecb\u6709\u8d23\u4efb\u5fc3\u3001\u6709\u7231\u5fc3\u3001\u4e13\u4e1a\u7684\u54a8\u8be2\u987e\u95ee\u662f\u6bd4\u8f83\u9760\u8c31\u7684\u3002\u5475\u5475\uff01
5\u3001\u6211\u542c\u8bf4\u4ea4\u6362\u751f\u597d\u50cf\u90fd\u662f\u5728\u516c\u7acb\u9ad8\u4e2d\u8bfb\u3002\u4f46\u662f\u7f8e\u56fd\u6709\u4e00\u90e8\u5206\u516c\u7acb\u9ad8\u4e2d\u7684\u786e\u5f88\u5dee\u3002\u90a3\u4e48\u6211\u60f3\u77e5\u9053\u5b66\u6821\u7684\u5206\u914d\u8d28\u91cf\u6709\u4fdd\u969c\u5417\uff1f
\u7b54\uff1a\u8fd9\u4e2a\u95ee\u9898\u5f97\u8fd9\u6837\u7406\u89e3\uff0c\u4f60\u662f\u4e0d\u662f\u4e5f\u7ecf\u5e38\u542c\u4eba\u8bf4\u7f8e\u56fd\u7684\u79c1\u7acb\u4e2d\u5b66\u6bd4\u516c\u7acb\u4e2d\u5b66\u597d\uff1f\u5176\u5b9e\u7f8e\u56fd\u7684\u79c1\u7acb\u4e2d\u5b66\u597d\u8fd9\u4e2a\u4fe1\u606f\u662f\u4e0d\u51c6\u786e\u7684\u3002\u7f8e\u56fd\u79c1\u7acb\u4e2d\u5b66\u975e\u5e38\u591a\uff0c\u5982\u679c\u662f\u5168\u90e8\u7684\u79c1\u7acb\u4e2d\u5b66\u90fd\u6bd4\u516c\u7acb\u4e2d\u5b66\u597d\u662f\u80af\u5b9a\u4e0d\u5bf9\u7684\uff0c\u53ea\u6709\u4e00\u4e9b\u540d\u724c\u7684\u79c1\u7acb\u4e2d\u5b66\u975e\u5e38\u597d\uff0c\u4f46\u662f\u8981\u60f3\u5f55\u53d6\u9700\u8981TOEFL\u548cSSAT\uff0c\u800c\u4e14\u8fd9\u79cd\u5b66\u6821\u7684\u8d39\u7528\u975e\u5e38\u8d35\u3002
\u4ea4\u6362\u751f\u53bb\u4e0a\u7684\u7f8e\u56fd\u516c\u7acb\u4e2d\u5b66\u91cc\u6709\u6392\u540d\u7b2c\u4e00\u7684\u5b66\u6821\u6bcf\u5e74\u4e5f\u67092\u4e2a\u540d\u989d\uff0c\u4f46\u5f55\u53d6\u6bd4\u8f83\u4e25\u683c\uff0c\u4f1a\u6709\u6821\u65b9\u7684\u53e3\u6d4b\u3002\u6709\u5f88\u591a\u4e0d\u9519\u7684\u516c\u7acb\u5b66\u6821\u6559\u80b2\u8d28\u91cf\u5f88\u597d\uff0c\u800c\u4e14\u516c\u7acb\u5b66\u6821\u91cc\u7684\u4e2d\u56fd\u4eba\u975e\u5e38\u5c11\uff0c\u751a\u81f3\u5168\u6821\u5c31\u4f60\u4e00\u4e2a\uff0c\u5bf9\u4e8e\u4f60\u7684\u82f1\u8bed\u63d0\u9ad8\u6709\u5f88\u5927\u5e2e\u52a9\u3002\u6211\u60f3\u8bf4\u7684\u662f\u4f60\u7684\u5b66\u4e60\u6210\u7ee9\u52a0\u4e0a\u8d1f\u8d23\u4efb\u7684\u54a8\u8be2\u987e\u95ee\u662f\u7533\u8bf7\u5230\u597d\u7684\u516c\u7acb\u5b66\u6821\u7684\u786c\u9053\u7406\uff0c\u4e00\u822c\u60c5\u51b5\u4e0b\u9664\u4e86SLEP\u8003\u8bd5\u8fd8\u6709\u4e00\u4e2a\u4e0e\u7f8e\u65b9\u673a\u6784\u7684\u53e3\u6d4b\u3002
\u8bf4\u53e5\u9898\u5916\u8bdd\uff0c\u5927\u5bb6\u90fd\u4f1a\u8ba4\u4e3a\u7559\u5b66\u7f8e\u56fd\u7edd\u4e0d\u80fd\u4e0a\u793e\u533a\u5927\u5b66\uff01\u5bf9\u5417\uff1f\u4e0d\u5bf9\uff01\u53ea\u591a\u8bf4\u4e00\u53e5\uff1a\u4e0a\u672c\u79d1\u6709\u4e00\u6761\u6377\u5f84\uff0c\u5934\u4e8c\u5e74\u4e0a\u793e\u533a\u5927\u5b66\uff08\u8fd9\u4e8c\u5e74\u7684\u5b66\u4e60\u5185\u5bb9\u90fd\u4e00\u6837\uff09\uff0c\u4ece\u7b2c\u4e09\u5e74\u8f6c\u597d\u5927\u5b66\uff01\u53c8\u7701\u94b1\u53c8\u66f4\u80fd\u4fdd\u969c\u7533\u8bf7\u5230\u597d\u5927\u5b66\uff01
6\u3001\u4ea4\u6362\u751f\u7684\u5bb6\u5ead\u600e\u4e48\u6837\uff0c\u8bc4\u4ef7\u4e00\u4e0b\u5427^^\uff08\u8fd8\u6709\u8981\u4ea4\u94b1\u7ed9\u5bc4\u5bbf\u5bb6\u5ead\u5417\uff1f\uff09
\u7b54\uff1a\u4e0d\u7528\u4ea4\u94b1\u7ed9\u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead\u3002\u56fd\u9645\u4e2d\u5b66\u751f\u4ea4\u6362\u9879\u76ee\u89c4\u5b9a\uff1a \u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead\u7684\u7b2c\u4e00\u8bed\u8a00\u987b\u4e3a\u82f1\u8bed\uff0c\u4e0d\u80fd\u5b89\u7f6e\u4e24\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u7684\u4ea4\u6362\u5b66\u751f\u4e14\u80fd\u7167\u987e\u548c\u5e2e\u52a9\u5b66\u751f\u5df2\u8fbe\u5230\u6587\u5316\u4ea4\u6d41\u7684\u76ee\u7684\u3002\u540c\u65f6\uff0c\u7f8e\u56fd\u7ec4\u7ec7\u7684\u5730\u533a\u8d1f\u8d23\u4eba\u4f1a\u7ecf\u5e38\u8bbf\u95ee\u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead\u5e76\u6536\u96c6\u90bb\u5c45\u7684\u610f\u89c1\u53ca\u9644\u8fd1\u516c\u7acb\u5b66\u6821\u5bf9\u5bb6\u5ead\u7684\u610f\u89c1\uff0c\u7edd\u5bf9\u4fdd\u969c\u5b66\u751f\u7684\u57fa\u672c\u751f\u6d3b\u3002
\u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead18\u5c81\u4ee5\u4e0a\uff08\u73b0\u5c45\u4f4f\uff09\u4eba\u58eb\u5fc5\u987b\u901a\u8fc7\u72af\u7f6a\u8bb0\u5f55\u8c03\u67e5\uff0c\u4e14\u65e0\u72af\u7f6a\u8bb0\u5f55\uff1b\u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead\u987b\u6709\u8db3\u591f\u7684\u7ecf\u6d4e\u80fd\u529b\u3002\u63a5\u5f85\u5bb6\u5ead\u7279\u70b9\uff1a\u5bb6\u5ead\u7a33\u5b9a\uff1b\u80fd\u7ed9\u5b66\u751f\u63d0\u4f9b\u9002\u5408\u7684\u5c45\u4f4f\u6761\u4ef6\uff1b\u4e3b\u52a8\u4e0e\u4ea4\u6d41\u673a\u6784\u4fdd\u6301\u5b9a\u671f\u7684\u8054\u7edc\u4e0e\u6c9f\u901a\uff1b\u5c0a\u91cd\u5b66\u751f\u7684\u6587\u5316\uff1b\u5bf9\u5b66\u751f\u7684\u5b66\u4e60\u548c\u8fdb\u6b65\u771f\u6b63\u7684\u4e86\u89e3\u53ca\u5173\u5fc3\uff1b\u6e29\u6696\u548c\u6709\u7231\u5fc3\u7684\u6001\u5ea6\uff1b\u5bf9\u5b66\u4e60\u5f02\u5730\u6587\u5316\u6709\u6781\u9ad8\u7684\u5174\u8da3\uff0c\u5e0c\u671b\u5206\u4eab\u5b66\u751f\u6765\u6e90\u56fd\u7684\u6587\u5316\uff1b\u5c0a\u91cd\u5b66\u751f\u7684\u9690\u79c1\u3002
7\u3001\u4ea4\u6362\u751f\u548c\u7559\u5b66\u751f\u6709\u5565\u533a\u522b\uff1f
\u7b54\uff1a\u8bed\u8a00\u73af\u5883\uff1a\u901a\u5e38\u4e00\u6240\u5b66\u6821\u53ea\u5b89\u63921-2\u540d\u4e9a\u88d4\u5b66\u751f\u5c31\u8bfb\uff0c\u5165\u4f4f\u7f8e\u56fd\u56fd\u52a1\u9662\u7504\u9009\u7684\u7231\u5fc3\u5bb6\u5ead\uff0c\u63d0\u4f9b\u5730\u9053\u7684\u5168\u82f1\u6587\u73af\u5883\uff0c\u800c\u5e38\u89c4\u7559\u5b66\u751f\u53ea\u80fd\u5c31\u8bfb\u7f8e\u56fd\u79c1\u7acb\u9ad8\u4e2d\uff0c\u4f4f\u5bbf\u5b66\u6821\uff0c\u5b66\u751f\u56fd\u7c4d\u590d\u6742\uff0c\u4e0e\u5f53\u5730\u7f8e\u56fd\u793e\u4f1a\u7684\u63a5\u89e6\u8f83\u5c11\u3002
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额，百度知道还有@的功能？我今天才知道……纯属路过……
R^2当然是越接近1表示回归的效果越好，越接近0效果越差，0.6421仅仅是一般吧，应该要换一个模型。一般应该先看一下散点图再回归的。
建议可以试一下半对数或者双对数模型，没有看到散点图也不好判断……
有幸接到你的问题。 前段时间是考试周+project周 所以没怎么上知道。 sorry for late
首先你的建模思路和回归过程都是挺棒的。 只是可能因为你只看了统计学的部分， 对eviews回归分析的思路没有非常明晰，当然自学能做到这个程度也是挺不错的。 我也小小的发表一下自己的见解和建议：
1，在建立模型，判断其拟合程度好坏之前， 其实还需要一个验证五大假设检验的过程， 因为从你的结果中看来DW值 1.47 这个有可能存在自相关性， 建议你先用LM-test 来确定一下是否有相关性。 然后也要验证下模型的 异方差，共线性等问题。 由于是单变量的模型，只用简单验证下即可，顺便检测下 样本分布的正态性，踢出掉异常值（或者dummy variables）。 满足了五大假设检验以后，剩下的检验的，有效性会更具备说服力。,
2，“一国之清廉指数的变动中，仅有64%可归因于该国人均GDP的变化，” 这个 表述是并不正确的R-squarded 其实是拟合优度 而不是相关系数。 按照你的逻辑当中，应该表示为 “average GDP每增加1，清廉指数增加8.21E-05” R² 0.64 并非 GDP于 pure之间的关系。 而是衡量pure 估值与实际值的残差序列的差异指标。
3. 可决系数 0.64 理论上并不是一个较好的值， 但是在实际计量分析中， 0.64 也能够说明问题。判断一个模型的拟合程度好坏， 可决系数只是其中一个较为重要的部分。还需要通过其他的东西来验证。 比如，t统计量（你已经分析）， F统计量， 五个假设检验能否通过& Akaike准则。 如果其他都能很好的通过 即时R可决系数并不高， 模型本身也有它的价值存在。 这个要看你的用途。
再者， 而可决系数 只是表明， 其估计值于实际值之间的差距。 如果可决系数低， 只能说明模型变量对模型目标变量的解释能力不置信（考虑不同的情况下，对置信水平的需要）。
4. 关于建模，从散点图的分布来看， 个人觉得还是比较符合线性估计的。 而二次模型往往需要明显的凸态。这个样本分布上 并不是很明显。 当然你可以用二次去试试。
如果我来做这个的估计量分析， 我估计也会和你一样选用OLS线性估计。
5. 关于实际建模中的dummy variables 其实是不能随意剔除的。 看到后面你有写剔除掉25个变量。 如果在实际分析中你需要给出变量剔除的原因 （方差证明异常值，再解释对于的事情经济学上异常值出现的成因，已经变量可剔除的理由。 或者25变量符合某种规律性，可以用规律性扰动为由进行 dummy variables 的区分开来 重新回归以增加拟合优度和可信度）
btw，目前我们教授一般 对异常值的要求 以3000个样本为例 必须控制10个以下， 最有效是3个左右。 这个比例可能各个地方要求的不一样。 但是随意删除样本其实是很坏的做法。
以上是我的粗浅见解。希望对你有所帮助。 计量经济是挺好玩的，但是既然决定要研究了，就尽最大努力的去让这个东西系统化一些。 打底子的时候可能会很枯燥， 但是没有底子分析出来的东西，是白做工。 我正在学习的过程当中， 很多繁琐的东西 前期懒得管， 后期要花很多精力去跟上。 很高兴能有志同道合的人，希望能一起努力探讨~~ 以上分析如有不足，也请lz和大家坦诚相告， 大家一起研究才最有意思^ ^ 还有 我不是高富帅，纯屌丝- -orz
从分布直观来看，这个图形不适合做一元线性回归分析，系数为0.64的话个人认为这个数字还比较好，当然系数这个和每个行业等等有一定的关系，具体情况具体分析，在医学上的话0.64应该不错，但是在统计纯粹理论上来说这个数字比较低，一般最好能够达到0.8以上比较好。
对于第二个问题的话个人认为EXCEL软件就有拟合，不需要弄别的软件搞的那么复杂，上面也可以给你相关系数和误差，可以先用简单的软件模拟试试，当然想深入分析的话就可以应用更加专业的软件了，SPSS等等，从图形分布看数据较多，建议考虑比较典型的数据或者剔除一些数据再说回归分析，这样会得到更加理想或者更加接近现实的结果。
有什么问题可以再问我，线性回归恐怕是最简单的了。
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