豪斯曼检验chi2为负
@秦垂1291:香蕉用来做菜怎么做,有哪些做法? -
庾胀18956934176…… 香蕉做菜也不错 香蕉性凉,可降压、去燥火,胃寒、体弱者勿多吃.香蕉中以麻点、 “梅花蕉”为最佳,沾淡盐水冰冻吃,口感特好.蕉皮可切丝状加醋泡一下,再伴凉瓜、什锦菜同吃,口感特好.可切片后裹鸡蛋、面粉油炸,油炸后的蕉皮...
@秦垂1291:hausman检验为fe可以用xtpcse吗 -
庾胀18956934176…… 一般地,拒绝原假设,选择FE;未拒绝原假设,选择RE. 检验结果中的“Prob>chi2 ”表示拒绝原假设所犯的弃真错误的概率(通俗地说,该概率越小,越应该拒绝原假设).若把显著水平定为5%,上述结果表明,拒绝原假设.可选择fe模型. 答案参考原来.
@秦垂1291:stata怀特检验怎么判断有无异方差 -
庾胀18956934176…… chi2(20) = 26.27是怀特检验中的统计量的值,其自由度是20. 判断是否存在异方差用Prob > chi2 = 0.1569 怀特检验的原假设是同方差,Prob > chi2 = 0.1569表示在原假设为真的情况下,观测到的数值出现的概率是0.1569,是否拒绝原假设取决于是否认为以0.1569概率出现的事件是小概率事件,只要选取显著性
@秦垂1291:Chi2 - Test是什么 -
庾胀18956934176…… 是一种科学实验求证的一种方法 比较2种 数字数据 结果会显示 P-数字 如果P 数字低于 0.05 的话说明2个数据有很大的差别 如果高于0.05 说明这2数据 没有差别
@秦垂1291:stata 怀特检验中用哪个值判断异方差的存在
庾胀18956934176…… Prob > chi2 = 0.1569 可以认定不存在异方差问题
@秦垂1291:如何在stata中做特殊形式的white检验 -
庾胀18956934176…… Prob > chi2 = 0.0000 表示拒绝“不存在异方差”的原假设,所以结果应该是“存在异方差”
@秦垂1291:matlab里的卡方分布,chi2cdf和chi2pdf区别
庾胀18956934176…… CHI2CDF Chi-square cumulative distribution function. CHI2PDF Chi-square probability density function (pdf) 前者是累计分布函数,后者是概率密度函数
庾胀18956934176…… 香蕉做菜也不错 香蕉性凉,可降压、去燥火,胃寒、体弱者勿多吃.香蕉中以麻点、 “梅花蕉”为最佳,沾淡盐水冰冻吃,口感特好.蕉皮可切丝状加醋泡一下,再伴凉瓜、什锦菜同吃,口感特好.可切片后裹鸡蛋、面粉油炸,油炸后的蕉皮...
@秦垂1291:hausman检验为fe可以用xtpcse吗 -
庾胀18956934176…… 一般地,拒绝原假设,选择FE;未拒绝原假设,选择RE. 检验结果中的“Prob>chi2 ”表示拒绝原假设所犯的弃真错误的概率(通俗地说,该概率越小,越应该拒绝原假设).若把显著水平定为5%,上述结果表明,拒绝原假设.可选择fe模型. 答案参考原来.
@秦垂1291:stata怀特检验怎么判断有无异方差 -
庾胀18956934176…… chi2(20) = 26.27是怀特检验中的统计量的值,其自由度是20. 判断是否存在异方差用Prob > chi2 = 0.1569 怀特检验的原假设是同方差,Prob > chi2 = 0.1569表示在原假设为真的情况下,观测到的数值出现的概率是0.1569,是否拒绝原假设取决于是否认为以0.1569概率出现的事件是小概率事件,只要选取显著性
@秦垂1291:Chi2 - Test是什么 -
庾胀18956934176…… 是一种科学实验求证的一种方法 比较2种 数字数据 结果会显示 P-数字 如果P 数字低于 0.05 的话说明2个数据有很大的差别 如果高于0.05 说明这2数据 没有差别
@秦垂1291:stata 怀特检验中用哪个值判断异方差的存在
庾胀18956934176…… Prob > chi2 = 0.1569 可以认定不存在异方差问题
@秦垂1291:如何在stata中做特殊形式的white检验 -
庾胀18956934176…… Prob > chi2 = 0.0000 表示拒绝“不存在异方差”的原假设,所以结果应该是“存在异方差”
@秦垂1291:matlab里的卡方分布,chi2cdf和chi2pdf区别
庾胀18956934176…… CHI2CDF Chi-square cumulative distribution function. CHI2PDF Chi-square probability density function (pdf) 前者是累计分布函数,后者是概率密度函数