Stata回归中的T值应该怎么看

三个变量g,m,s和常数项；其中只有size显著,可以看其t值和p值,p值小于0.05,所以其在95%置信度下显著.拟合度较低,查看adjR-squared,越接近1拟合度越高,此模型拟合度较差.模型

http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm

在SAS中可以试试procglmdata=dataordr=data(或freq）;classratio;modely=x1x2ratio/solution;run;这里procglmwillgene

有helpestat

P值是拒绝原假设的值回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量回归系数b的检验是t检验当P

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

抛开数据本身和模型的问题,但看回归结果的话,第一个结果比第二个好：一是模型整体的拟合优度即adj-Rsquared比较高,二是显著性水平即P值比较低.再问：请问一下表格里的t值代表什么？还有P>|t|

不太清楚意思,如果你说的是,对变量在某个区段内回归比如按年月,再按编号分别做回归,共i*j个回归方程,那就用bysortij：gen就可以啦.如果是面板数据,就按面板数据的方法做.

结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量：province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为withi

helpdwatson

面板数据回归要想让结果显著,可以尝试不同的方法：1、换不同范围的样本,排除干扰结果的样本或者将样本细分类别；2、换不同的计量方法；3、换变量,可能是由于内生性等问题导致主要解释变量的结果不好,可以找工

1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

在stata中多元的logit命令是：mlogityx,base（1）y是你的因变量x你的自变量base（1）的意思是你选择第一选项为参照项

我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,

进入stata,输入edit,把EXCEL里的数据复制进去,命名好regSUOC1-3DCTRPNA就好

estatimtest,white再问：我测试的结果为chi2(19)=20.00Prob>chi2=0.3946请问这个结果显示有异方差性吗？chi2(19)的19代表的是什么？非常感谢!再答：不存

你是说看“多元线性回归方程”吗?另外的答题者说的是多重共线性怎么看……方程应该是y=0.025X1+0.0181818X2+0.0454545X3-1.522727

这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加

回归有很多种呀,你要做哪种回归?如因变量y对自变量x的线性回归：regressyx因变量y对自变量x1、x2、x3的线性回归：regressyx1x2x3因变量为二分变量的y对自变量x1、x2、x3的