GDP对因变量的影响为负。也就是GDP和因变量的变化方向相反。GDP增加，因变量会减少，GDP减少，因变量会增加。

共线性是可能的原因。因为两两之间显著，说明变量之间有相关性，而把太多相关的变量加入回归中，确实可能显著性降低。但是如果每个变量都不显著，就有问题了。总体显著性F值，并没有什么意义（我认为），因为我们往往关注的是...

两个变量做相关性时显示是正相关，在多元回归时显示是负的是因为加入了其他的变量。先前两因子间的关系就可能发生变化，就算是多元回归时显示不相关也很正常。

一般，出现回归系数符号与实际情况相反是因为模型变量中存在共线性。共线性指的是模型的变量之间存在较高的相关性，某一个变量可以被其他一部分变量所解释。放在模型上也是一样的道理。如果模型中的自变量之间具有完全多重共线性...

另一个可能的原因是，变量之间存在非线性关系或交互作用，这些关系可能会影响相关系数和回归系数的符号。在量表总分与某个分量表回归分析中，如果回归系数的方向与预期相反，可能需要进一步检查数据，例如检查数据是否有异常值或离...

首先要确定性别和城乡前面的系数是否通过显著性检验，如果没通过，可不必纠结。如果显著的话，那么后一个回归方程的结果更加合理，因为它控制了个人的收入。另外，如果你关注的是收入对消费的影响，这样一个经济学问题，关键...

在你设立的模型中，回归结果的可决系数和F值较大，但各参数估计值的t检验值较小，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但个解释变量间存在共线性而使得它们对被解释变量的作用不能分辨，故t检验不显著。因此，由于你...

这个很好你先根据散点图等其他方式确定模型的表达式然后利用已知的数据中的某几个点求解模型中参数的大约值，然后就可以了。比如：模型为y=a*exp(b/(c+x));先利用最值确定a再利用任意两组数据求出其他的参数以他为处置...

可以通过增加或者减少回归因子来达到目的，增加一个显著性比它高的正向显著回归因子，或者减少一个显著性比它低得负向显著。相关系数呈现负数，如果达到显著水平的话，说明两个变量间是负相关关系，也可以做出科学解释。但如果...

这个要看你选择的数据类型是不是线性很强，同时选择的变量类型是多少个，如果选择的回归分析量过多，可能会出现共线性问题。你的结果却是是矛盾的，建议你好好研究下数据。祝好运