其中,p表示概率(probability),value则代表一个数值,即显著性水平。 P值是小于1的,如果小于1%、5%、10%,则拒绝原假设,接受备择假设,也可以说模型在1%、5%、10%水平上显著。本文的F统计量为36.10,对应的伴随概率P值为0,说明在1%的显著性水平下,以上4个解释变量对...
怀特检验的结果主要包括两个关键部分：卡方统计量和对应的P值。- **卡方统计量（Chi-square statistic）**：这个统计量用来度量残差的平方和与残差平方和的平均值之间的差异是否显著。卡方统计量的值越小，表明异方差性越不明显。- **P值（P-value）**：P值是指在零假设（即数据满足同方差性）下，...
P-value 是probability function算出来的，用stata不必再在意他怎么算的，直接读数就好 1%5%10%不是显著水平，是置信区间 后面的四个等级叫显著水平 p<0.01, strong evidence to reject the null, therefore accept the alternative 0.01<p<0.05, have evidence to ...0.05<p<0.1, mild evide...
BG 检验的原假设是:H0 : α1 = α2 = …αp =0。 其基本命令是: bgodfrey , lags(p) 其中p 是你自己设定的一个滞后项数量。如果输出的p-value 显著小于0.05,则可以拒绝原假设,这就意味着模型存在p 阶序列相关性;如果输出的p-value 显著...
z-value | 5.446 | 5.501 | 5.466 p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 Conf. Interval | 0.160 , 0.341 | 0.161 , 0.340 | 0.161 , 0.341 |---| Baron and Kenny approach to testing mediation STEP 1 -read:math (X -> M) with B=0.662 and p=0.000 ...
P值由F值查表得出。P值指的是假设检验中得到的显著性水平,其英文单词为"p-value"。其中,p表示概率(probability),value则代表一个数值,即显著性水平。P值是小于1的,如果小于1%、5%、10%,则拒绝原假设,接受备择假设,也可以说模型在1%、5%、10%水平上显著。本文的F统计量为36.10,对应的伴随概率P值为0,说明...
p-value = 0.000 H0: variables are not intercorrelated Kaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy KMO = 0.507 要求:P值显著,KMO值大于0.6,变量之间相关性较强,适合因子分析 因此需要对数据进行处理,本文提供了2中方法如下 *方法1 **若不显著 查看各变量的kmo指 ...
F统计量(F-value):用于测试整个模型的显著性。较大的F统计量和较小的P值表示模型整体上是显著的。 4. 考虑其他因素: 在解释多元线性回归结果时,除了上述内容,还应考虑以下因素: 一、多重共线性:检查自变量之间是否存在多重共线性问题,因为这可能影响系数估计的可靠性。
不用算，p-value即为结果输出里面的 P>|t|
Statistic p-value Unadjusted t -6.7538 Adjusted t* -4.0277 0.0000 输出的标题总结了测试。零假设是序列包含一个单位根,另一种假设是序列是平稳的。如输出所示,Levin-Lin-Chu检验对所有面板采用了一个共同的自回归参数,因此该检验不考虑一些国家的实际汇率包含单位根而另一些国家的实际汇率不包含单位根的可能性。