如果你确实想提高拟合度，主要有两种方法可以尝试。首先，可以考虑更换模型中的变量，去除那些不显著的变量，但通常不建议这样做，因为可能会影响到模型的完整性和解释力。其次，可以通过对数据进行再处理来改进。你可以对数据进行描点观察，寻找是否有明显的结构断裂点，然后对那些不好的数据进行剔除。这可能有助于提高模型的拟合度。值得注意的是，提高R方值并不总是意味着模型更好。关键在于模型能否准确地解释和预测数据，以及模型假设是否合理。因此，在追求更高的R方值时，要确保模型的稳健性和解释力。此外，还可以考虑使用其他统计指标来评估模型的性能，如调整后的R方、AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）。这些指标可以帮助你更全面地评估模型的表现。