因为方程拟合度太低。议先解决变量系数检验的问题：1、变量选择上时候有错误。2、共线性问题。解决了这两个系数可以了之后再看F检验最后看R方异方差修正的权数有很多也可考虑用残差的倒数等做权数但不管怎样请切记不要因为检验结果而强行修正数据毕竟始终是样本不能完全排除有偏性理论和经济意义个人觉得更重要。
模型整体的拟合优度小于，对宏观问题来说，拟合的效果不是的太好；但如果是微观问题，一般大于就算可以了
分析如下：1、拟合度不好的话，可以进一步进行检验，看看是否存在伪回归。2、一般80%以上就很好了，70%以上也可以，不要追求高拟合度，真实数据一般达不到那么高，如果拟合度在70%，检验都通过就已经很不错了，过高的拟合度一看就是假的。
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偶是透明哒
