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怎么判断面板数据显著性

发布时间:2023-03-11 23:03:27

Ⅰ 面板数据回归分析结果看不懂!!

我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的。
X变量:教育年限
Y变量:儿女数目

各个系数的含义:
左上列:

Model SS是指计量上的SSE,是y估计值减去y均值平方后加总,表示的是模型的差异
Model df是模型的自由度,一般就是指解释变量X的个数,这里只有一个
Resial SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1(此处K=1)=17565
Total SS 和 df分别是y的差异(y减去y均值平方后加总)以及其自由度N-1=17566
MS都是对应的SS除以df,表示单位的差异

右上列:

Number of obs是观测值的数目N,这里意味着有17567个观测值
F是F估计值,它是对回归中所有系数的联合检验(H0:X1=X2=…=0),这里因为只有一个X,所以恰好是t的平方。这里F值很大,因此回归十分显著。
Prob>F是指5%单边F检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,回归显著。
R-squared是SSE/SST的值,它的意义是全部的差异有多少能被模型解释,这里R-squared有0.0855,说明模型的解释度还是可以的。
Adj R-squared是调整的R-squared,它等于1-(n-1)SSR/(n-k-1)SST,它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时,R-squared的必然上升趋势,从而在多元回归中更好的看出模型的解释力,但是本回归是一元的,这个值没有太大意义。
Root MSE是RMS的开方,是单位残差平方和的一种表现形式。

下列:
Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值,其含义是,如果一个人没有受过教育,我们预测会平均生育3个子女,当其他因素不变时,一个人每多受一年教育,我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大,因此其实际(也叫经济)显著性并不太高。
Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为,标准差越小,估计值越集中、精确。
t是t估计值,它用于检验统计显著性,t值较大,因此回归是显著的。
P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值,P=0意味着很容易否定H0假设,统计显著。
95%conf interval项是95%的置信区间,它是x变量的系数(或常数项)分别加减1.96*SE,这是说,有95%的可能性,系数的真值落在这个区域。

Ⅱ 如何对面板数据进行F检验

以Eviews为例,其中的具体情况步骤如下:

1、直接通过相关窗口输入面板数据,并选择下一步。

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