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...
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,表示模型的拟合优度,越大...
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...
number of obs是正确的
【题目】stata回归结果分析这是回归的结果请问怎么分析是否显著看哪个值?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%...
t：t 检验统计量 P>t：t 检验的p值 [95% Conf.Interval] 系数Coef.的95%置信区间 Number of obs ： 数据量 F( 5, 7) ： F(5,7)统计量 Residual：回归残差 R-squared：R2值 Adj R-squared：调整的R2值 这个sample只有13个数值吗？而且残差达到64727760.1，回归模型太糟了。
求分析STATA回归分析的结果 source 55 df MS Number of obs= 3003 F(19,2983) 57.64 Model 49139586 19 02586294 ProbF 0.0000 Residua7 1.33847096 2983 0004487 R-squared =0.2685 Adj R-squared 0.2639 Tota7 1.82986682 3002 000609549 ROOt MSE 02118 epsp Coef std. Err t P|t| [ 95% Conf. Interval...
Average marginal effects Number of obs = 1,434Model VCE: OIMExpression: E(y|X), predict(mean)dy/dx wrt: educ exper 1.female--- | Delta-method | dy/dx std. err. z P>|z| [95% conf. interval]--- --- educ | 0.074 0.005 16.05 0.000 0.065 0.083 exper...
stata回归结果分析 这是回归的结果 请问怎么分析是否显著 看哪个值?Source | SS df MS Number of obs = 533+ Model | 16