5、R-squared :拟合优度、 计算公式: 代表了模型中因变量可由自变量解释的方差百分比。换句话说, 显示数据与回归模型的拟合程度(拟合优度) 6、Adj R-squared:调整拟合优度、调整 R-squared无法控制变量的增加而导致过度拟合,Adj R-squared则在此基础上,引入了自变...
亲😊，您好，在Stata中，进行基准回归可以得到以下结果：1. 回归模型的命令和基本信息：展示了使用哪个命令进行回归，样本量、因变量和自变量等基本信息。2. R-squared值：回归模型对自变量的拟合程度可以由R-squared值来衡量，R-squared值越高说明回归模型对数据的解释力就越强。3. t统计量和p值：从...
R-squared是SSE/SST的值,它的意义是全部的差异有多少能被模型解释,这里R-squared有0.0855,说明模型的解释度还是可以的。 Adj R-squared是调整的R-squared,它等于1-(n-1)SSR/(n-k-1)SST,它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时,R-squared的必然上升趋势,从而在多元回归中更好的看出模型的解释力,但是本回...
Prob > F(模型P值):表示回归模型的显著性检验结果,即模型是否显著。 R-squared(模型R方值):表示回归模型的拟合优度,即自变量对因变量的解释程度。 Adj R-squared(调整后的R方值):考虑了自变量个数对R方值的影响。 回归系数分析 简单的判断规则:解释变量回归结果的t值的绝对值大于2,P值小于0.1,95%置信区间...
模型的可决系数（R-squared）为0.9958，模型修正的可决系数（Adj R-squared）= 0.9952，说明模型的...
我暂时不能理解图片,但根据文本内容我可以提供以下回答 在Stata中,"reg"是进行线性回归命令,而","之后的"r"代表进行异方差稳健的标准误计算。"reg"命令是Stata中最常用的命令之一,用于执行普通最小二乘法(OLS)线性回归。这个命令默认情况下会输出OLS回归的结果,包括每个解释变量的系数、截距项、R-squared值以及F...
The R-squared statistic is an ordinary least squares (OLS) concept that is useful because of the unique way it breaks down the total sum of squares into the sum of the model sum of squares and the residual sum of squares. When you estimate the model’s parameters using generalized least ...
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。
R-squared = 0.6134 Root MSE = .07818 --- | Robust rho | Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] --- --- lnconsum | .0482723 .0010956 44.06 0.000 .0461246 .0504199 lnincome | .0667737 .0010697 62.42 0.000 .0646767 .0688706 _cons | -.3110385 .0107248 ...