您好我在RStudio上做过线性回归模型，p值为0.2377，RSquared为0.3373。然而，我的一些预测因子具有统计学意义（3星）。这只是一个巧合，还是我可以说，即使我的模型没有产生显着的结果，仍然有一些重要的变量？
其次，我认为我的样本量对于预测变量的数量来说太小（500）（100）。使用统计上显着的（R上的3个星）变量构建模型是否有意义，或者由于p值高而错误？
任何帮助都会非常感谢!!!
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我认为，没有重要的p值恒星意味着什么。对于给定数量的预测变量，您的数据集肯定太小了。根据经验，您应该具有不超过sqrt（n）个预测变量，其中n是数据集中的样本数。因此，下一步应该是使用多种方法之一评估预测变量的重要性，并减少预测变量的数量。例如，randomForest提供了相对简单的方法，即使您不打算将其用于预测。这是一个简单的例子：
library('randomForest')
data(iris)
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, proximity=TRUE)
plot(x=factor(colnames(iris)[1:4]), iris.rf$importance, type='h', ylab="Importance")