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...
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...
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0-1之间,表示模型的拟...
ivreg2 lneduyear (lnjinshipop=bprvdist) lnnightlight lncoastdist tri suitability lnpopdensity urbanrates i.provid , first cluster(provid) 第一阶段回归结果First-stage regression of lnjinshipop: Statistics robust to heteroskedasticity and clustering on provid Number of obs = 274 Number of clusters (...
用oaxaca指令。可以结合研究假设去参考help oaxaca。
Linear regression Number of obs = 70 F(3, 66) = 2.17 Prob > F = 0.0998 R-squared = 0.0827 Root MSE = 3.0e+09 --- | Robust y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- time | 2.29e+
Instrumental variables (2SLS) regression Number of obs = 3,010Wald chi2(15) = 769.20Prob > chi2 = 0.0000R-squared = 0.2382Root MSE = .3873 ---lwage | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]---+---educ | .1315038 .0548174...
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 ...
图一：model是模型数，residual是参差数，ss拟合数，df自由度，图二：number of obs是样本数，F统计量，大好，p值大于0.05拒绝原假设。R-scuared就是R^2的意思，是拟合度，越高越好，下面那个调整后的R^2一般不看，root是单位根检验。图三：第一列是各个系数，第二列是拟合系数值，就是你的...
结果如图所示,我们可以看到一共有9(Number of obs = 9)个样本参与了分析,提取保留的因子共有两个(Retained factors = 2),模型LR检验的卡方值为100.47,P值为0.0000( LR test: independent vs. saturated: chi2(15) = 100.47 Prob>chi2 = 0.0000),可以看出模型是非常显著的。图上半部分最左列(Factor)说明的...