作为Comate,由文心一言驱动,我将为你详细解答关于statat检验p值的问题。不过,我注意到你可能指的是“t检验”(t-test)而非“statat检验”。接下来,我将按照你的要求逐一解释相关概念。 1. 解释什么是p值 p值(p-value)是统计学中的一个重要概念,它表示在零假设(null hypothesis)为真的情况下,观测到当前数据...
Every t-value has a p-value to go with it. A p-value is the probability that the results from your sample data occurred by chance. P-values are from 0% to 100%. They are usually written as a decimal. For example, a p value of 5% is 0.05. Low p-values are good; They indicate...
*Step1:分别对两个样本组进行估计 reg Y X $control i.industry i.year if M==1 est store m1 reg Y X $control i.industry i.year if M==0 est store m2 *Step2:使用suest命令进行SUR估计 suest m1 m2 *Step3:使用test命令检验组间系数差异 test [m1_mean]X = [m2_mean]X Y表示因变量,X表...
-Bootstrap (1000 times)- Test of Group (D1 0 v.s 1) coeficients difference Variables | b0-b1 Freq p-value ---+--- lnEDT | -0.021 976 0.024 lnage | -0.076 993 0.007 Presmn | -0.099 1000 0.000 Shrcr | -0.002 923 0.077 Auditt | 0.166 1 0.001 Struc | -0.024 1000 0.000 ln...
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。
Greene (2000, p598) 提出一种修正的Wald统计量检验异方差,与标准的Wald统计量、LR和LM统计量不同,修正Wald检验同样适用于模型残差不服从 正态分布情况下。值得一提的是,在大N小T情况下,该方法的检验功效较低。该检验的原假设为同方差:xtreg invest mvalue kstock,fe...
Statistic p-value Modified Phillips–Perron t -1779.0263 0.0000 Phillips–Perron t -675.1867 0.0000 Augmented Dickey–Fuller t -674.2714 0.0000 这些相关的协整检验工作方式不同,但允许我们得出相同的结论:各序列是协整的。 Westerlund测试使用了另一种方法,这种方法限制较少。它检验相同的零假设,但备择假设不同...
matrix pvalue[j, 1] = 2*(1-t(rowsof(x)-colsof(X), abs(tvalue[j, 1]))) scalar j = j + 1 // 更新时也用scalar } 1. 2. 3. 4. 5. 正态性JB检验: jb6 X 需要提前安装 ssc install jb6 输出的第二个数大于0.05则可认为数据符合正态分布 ...
7、TestShaplro-Vi IkKo I mogorov-Sir i rnovCramer-von Mi ses Anderson-Dar IingTests for NormalityStatist rcW0.943814Dh 176866W-Sq 0.030989A-Sq 0,463301p ValuePr D0.1500Pr W-Sq0.1384Pr A-Sq0.2268P大于0.05,样本符合正态分布。方法一结果:The MEANS ProcedureThe 肥ANS ProcedureAr lysis Va r...
Breusch-Pagan test in STATA: 其基本命令是:estat hettest var1 var2 var3 其中,var1 var2 var3 分别为你认为导致异方差性的几个自变量。是你自己设定的一个 滞后项数量。 同样,如果输出的P-Value 显著小于0.05,则拒绝原假设,即不存在异方差性。