二加控制变量三更换估计方法四替换指标五尊重客观事实

怎么可能不相关。只是有相关显著不显著的问题。踢出异常值，就是那些乱填的就不要输入了！然后填的不认真的，有规律的也要拉！缺失值的话可以用均值，平均数等代替。不可能不相关，除非不是同一个人的数据。

去除共线性较高的自变量。回归模型中自变量之间存在高度相关性，会导致回归结果不显著。可以使用VIF（方差扩大因子）或者相关系数等方法来检查自变量之间的共线性，并尝试去除共线性较高的自变量。

删除ST、PT公司，删除交叉上市的公司，删除IPO当年的数据，删除资不抵债的公司，对离群值进行Winsor处理。

安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于...

回归结果不显著怎么调整介绍如下：回归系数不显著：检验多重共线性的方法：条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析，解决方法：岭回归、主成分、变量筛选。0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值...

当进行多元回归分析后，如果广义差分法(GMM)修正后的结果中，X2和X3不显著，那么我们可以考虑采取以下措施：探究变量间的相关性：可能X2和X3与其他自变量存在高度相关性，导致它们的系数不显著。我们可以通过计算自变量之间的...

这种情况是很常见的出现这种情况的原因有很多种但通常是两个变量间并不存在显著关系也有可能是回归方程的形式有错通常可以这样处理：令y=a+bln(x)（自变量取对数，通常能提高线性关系）再检验一下效果...

进行调试包括数据选取、参数选定、模型选择等多方面综合考虑

回归结果不显著不可以偷偷改。如果仍然不显著,那么就要考虑是否将该变量从模型中剔除了。若剔除该变量后的回归结果使得三个信息准则值均下降,那么就该剔除该变量。