怎麼判斷面板數據顯著性

Ⅰ 面板數據回歸分析結果看不懂！！

我給你解讀一份stata的回歸表格吧，應該有標准表格的所有內容了，因為你沒有給範例，……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格，它們是類似的。
X變數：教育年限
Y變數：兒女數目

各個系數的含義：
左上列：

Model SS是指計量上的SSE，是y估計值減去y均值平方後加總，表示的是模型的差異
Model df是模型的自由度，一般就是指解釋變數X的個數，這里只有一個
Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1（此處K=1）=17565
Total SS 和 df分別是y的差異（y減去y均值平方後加總）以及其自由度N-1=17566
MS都是對應的SS除以df，表示單位的差異

右上列：

Number of obs是觀測值的數目N，這里意味著有17567個觀測值
F是F估計值，它是對回歸中所有系數的聯合檢驗（H0：X1=X2=…=0），這里因為只有一個X，所以恰好是t的平方。這里F值很大，因此回歸十分顯著。
Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，回歸顯著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋，這里R-squared有0.0855，說明模型的解釋度還是可以的。
Adj R-squared是調整的R-squared，它等於1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時，R-squared的必然上升趨勢，從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力，但是本回歸是一元的，這個值沒有太大意義。
Root MSE是RMS的開方，是單位殘差平方和的一種表現形式。

下列：
Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值，其含義是，如果一個人沒有受過教育，我們預測會平均生育3個子女，當其他因素不變時，一個人每多受一年教育，我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大，因此其實際（也叫經濟）顯著性並不太高。
Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為，標准差越小，估計值越集中、精確。
t是t估計值，它用於檢驗統計顯著性，t值較大，因此回歸是顯著的。
P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，統計顯著。
95%conf interval項是95%的置信區間，它是x變數的系數（或常數項）分別加減1.96*SE，這是說，有95%的可能性，系數的真值落在這個區域。

Ⅱ 如何對面板數據進行F檢驗

以Eviews為例，其中的具體情況步驟如下：

1、直接通過相關窗口輸入面板數據，並選擇下一步。