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 15、P > | t |:p值 16、95% Conf. Interval:95%置信区间 一、简介 本文使用Stata官方数据auto.dta, 该数据为美国1978年汽车相关数据,对其进行回归分...
上图为基本线性回归的结果图,具体解释如下: 1.方差分析Number of obs 为样本观测值数量,共20964条数据观测值, F(3,20960)=MSR/MSE,显示的为F检验-方差检验结果,为整个模型的全局检验,来表明拟合方程是否…
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...
1. 方差分析 Number of obs 为样本观测值数量，共20964条数据观测值，F（3，20960）=MSR/MSE，显示的为F检验-方差检验结果，为整个模型的全局检验，来表明拟合方程是否有意义，其中，3是回归自由度，20960是残差自由度。Prob>F 表示的是F检验的显著性。R-squared=SSR/SST 为相关系数R的平方，值在...
Number of obs 表示Total number of cases (rows) Number of groups Total number of groups (entities) F(1,62) = 5.00,Prob > F如果这个数字< 0.05,那么您的模型就可以了。这是一个检验(F),看看模型中的所有系数是否都不为零。 corr(u_i, Xb) = -0.5468 表...
- Number of obs:样本总数为1000。 - Group variable:分组变量为`id`。 - Number of groups:组的数量为100。 - Obs per group:每组的观测数量,最小为5,平均为10,最大为15。 2. R-squared(R平方) - within:0.4567,表示组内解释的变异比例。 - between:0.1234,表示组间解释的变异比例。 - overall:0.345...
number of obs是正确的
Source|SSdfMSNumberofobs=200 ---+---F(1,198)=154.70 Model|9175.5706519175.57065Prob>F=0.0000 Residual|11743.849319859.3123704R-squared=0.4386 ---+---AdjR-squared=0.4358 Total|20919.42199105.122714RootMSE=7.7015 --- read|Coef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval...
Number of obs 表示Total number of cases (rows) Number of groups Total number of groups (entities) F(1,62) = 5.00,Prob > F如果这个数字< 0.05,那么您的模型就可以了。这是一个检验(F),看看模型中的所有系数是否都不为零。 corr(u_i, Xb) = -0.5468 表示ui与解释变量的相关性 ...
Source | SS df MS Number of obs = 533+ Model | 1610.76726 6 268.461209 Prob > F = 0.0033Residual | 42624.6715 526 81.0354972 R-squared = 0.0364+ Total | 44235.4388 532 83.149321 Root MSE = 9.002Discount | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]+Tprofita | -11.89073 ...