实验是检验真理的唯一标准,一次不行就更多次,没有捷径
得到: scalars: e(df_r) = 73 e(N_over) = 1 e(N) = 74 e(k_eq) = 1 e(rank) = 1 macros: e(cmdline) : "mean price" e(cmd) : "mean" e(vce) : "analytic" e(title) : "Mean estimation" e(estat_cmd) : "estat_vce_only" e(varlist) : "price" e(marginsnotok) : "_...
显然,DF-GLS检验虽然省去了选择最后滞后阶数的困扰,但是不能直接提供p值,那么设计自动化代码的基本思路就是提取矩阵中的数值进行比较判断。 查看dfgls命令的help文档,可以看到采用三种方法得到的最优滞后差分阶数分别储存在r(siclag)、r(maiclag)和r(optlag)中,而DF-GLS统计量和临界值储存在r(cvalues)矩阵中。...
R平方值表示模型拟合能力的大小,比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力。这个值介于0~1之间...
4、df:自由度 5、R-squared :拟合优度、 6、Adj R-squared:调整拟合优度、调整 7、MS:均方差 8、F:F统计量 9、Prob > F :P值 10、Root MSE:均方误 11、Number of obs:样本量 12、Coef.:系数 13、Std. Err.:标准误 14、t:t统计量
e(df_m) = 2 e(df_r) = 71 e(F) = 480.9907735088092 e(r2) = .9312669232040125 e(rmse) = 206.6066736285299 e(mss) = 41063449.82964132 e(rss) = 3030728.548737055 e(r2_a) = .9293307801956748 e(ll) = -497.9506459758983 e(ll_0) = -597.0190609278627 ...
genlci`i'= b`i'-invttail(e(df_r),0.025)*se`i' genrci`i'= b`i'+invttail(e(df_r),0.025)*se`i' dropse`i' } 我们发现系数以及上下置信区间的值已经保存到了数据表内: 然后我们删除表内冗余信息,分别输出系数、上置信区间和下置信区间,将其保存到新的数据集中。
(*)表示1%显著水平显著,4.系数标准误差计算,当自变量只有两个时,r2j就是这两个变量的相关系数(pwcorr x2 x1)的平方,对多元回归“排除其它变量影响”的解释,简单回归和多元回归估计值的比较,tw (function t=tden(20,x),range(-3 3), xline(0.17 2.086,ttail(df,t) = p 计算单边p值 双边时p值加倍就...
R语言单位根操作 1、导入数据,查看数据 library(readxl)library(readstata13)setwd("C:/Users/admin/Desktop/data") df <- read.dta13("shebao.dta")View(df) 2、绘制时序图 year=df$yearlnagdp=df$lnagdpd1<-data.frame(year,lnagdp)plot(d1) ...
ax.plot(return_df, color="blue", linewidth=1.5, linestyle="-", label=r'hs300-daily-log-returns') plt.legend(loc='upper right', frameon=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...