Std. Err（标准误差）：系数估计的误差，用于计算置信区间，衡量可靠性。t统计量（t-value）：系数与零的差异，除以标准误差，表明影响的显著性。P值：小于0.05时，自变量对因变量有显著影响。R-squared（R平方）：表示模型解释因变量变异的百分比，值越高，模型拟合越好。F统计量（F-value）：测试模...
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,对其进行回归分析,对回归的表格相关指标进行详细的解释。假定模型如下: 回归结果如下...
其实可以换用ttable3：示例代码 sysuse auto, clear label defineforeign0 "Domestic" 1 "Foreign" lo...
11. t(t-value):表示系数的显著性检验值,用于确定系数是否显著不等于零。 12. P>|t|(p-value):表示系数的显著性水平,一般取值在0到1之间。p-value越小,表示系数越显著。 13. [95% Conf. Interval](95%置信区间):表示系数的置信区间,用于衡量系数估计值的不确定性。 以上是Stata表格中常见指标的含义,具...
第三步,通过回归方程中的t值(t-Value)和p值(P>|t|),来判断变量项(Coefficient)的显著性。t值的值越大,表明显著性越高,p值的取值应该小于0.05,才能够认为是显著的。若进行了多项回归模型,则应当注意变量之间的共线性。 第四步,根据上述内容,可以得到回归方程的基本设计。例如:y = β0 + β1*x1 + β...
随后，可以通过`esttab`命令，配合选项`b, se ar2`，来展示标准误差（se）和调整R²值。以下是模型1和2的具体输出：- 模型1：- price | β^ = 1.747** | se = 3.465*** (0.641) | (t-value = 3.465, df = 74.00)- mpg | β^ = -49.51 | se = 21.85(86....
筛选出显著的变量集:当t0fIndX>tValue时,则该控制变量组能够很好地保证主要解释变量是显著的。 . sysuse auto.dta, clear (1978 automobile data) . * 设定显著性水平 . global significance 0.01 . * 设定变量 . global dependentVariable price // 设置被解释变量 ...
Coef为回归系数,t(对单个系数的检验)=Coef/Std.(系数/标准差)。β1为x1的系数=0.185,β2为x2的系数=0.077,β0=_cons,是回归的常数项。其中β1、β2为自变量的回归系数。——正负号可解读为正向或负向显著。 _cons表示“常数项”。 Std——标准误。
ttail(e(df_r),abs(t_value))为计算t检验值对应的p值函数,具体函数要求请参考help文件;abs()为取绝对值函数。 这样,d:\statsbyresults.dta文件中生成了两个新的变量x1_t和x1_p,分别为x1回归系数的t值和对应的p值。 标准化:egen x22=std(x2) ...
t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value -2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000 同样说明没有单位根。如果存在单位根，则需要进行一阶差分，并再次进行单位根检验，输入以下命令：levinlin D.变量名,lags(1)Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形...