stata交互项结果解释
@弓诞6914：stata虚拟变量的交互项结果怎么看 -
唐凯18968402520…… 看显著性即可
@弓诞6914：stata回归中怎么添加交互项 -
唐凯18968402520…… 结果的前两行表示模型的类别,lz采用的为randomeffect随机模型,截面变量:province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值. 3-5行表示模型的拟合优度,分别为within,between,overall,组内,组间,总体三个层次. 6-7行表示针对...
@弓诞6914：stata回归结果怎么看 -
唐凯18968402520…… reg只提供回归分析,在出的结果里每个变量后面都有P值,P=0代表显著,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的. reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,...
@弓诞6914：求助:stata12中的交互项命令 -
唐凯18968402520…… 1 我看的是教程上说直接让y对x1 x2 x1*x2做anova,而stata12显示 x1*x2 not be found 2 还有协方差分析,continuous命令的结果是option continuous(age) not allowed Option continuous(age) only allowed under version control with version < 11. Or, use the c. factor variable operator on your continuous variable
@弓诞6914：如何解释二次项的结果 stata -
唐凯18968402520…… 好多种二次回归,根据试验数据进行最佳配线,最简单的是配抛物线:Y=C+BX+AX2“式中Y为上杠-Y” C=∑Y/N B={(∑XY-∑X∑Y/N)[ ∑X4-(∑X2)2/N]- (∑X2Y-∑X2∑Y/N)[ ∑X3-∑X(∑X)2/N}/D A=[∑X2-(∑X)2/N] (∑X2Y-∑X2∑Y/N...
@弓诞6914：统计学stata t检验结果分析 -
唐凯18968402520…… 你的原假设 是说均值=0, 然后经过单样本t检验 可知,无论是单侧还是双侧检验的 p值 也就是pr()的值 都是大于0.05,这说明 差异不显著,不拒绝零假设,也就是说明均值与0无显著差异,既不显著大于0,也不显著小于0
@弓诞6914：stata回归结果分析 -
唐凯18968402520…… 可以.模型总体通过F检验(右上角P=0.0000),参数的结果主要看t检验(P值
@弓诞6914：请stata计量统计达人帮忙分析一个数据处理结果.解释里面结果的意思,比如P,是否越打越好呢,非常感谢! -
唐凯18968402520…… P是小了好,一般小于0.05,我们说这个是在5%水平下显著 你的回归结果不怎么样,可能存在多重共线性 一般情况下 t越大越好(一般大于2就算好),P越小越好(一般小于0.05就好) F越大越好
@弓诞6914：求高手解释stata sur回归结果,参数名称是什么意思,结果说明什么,我是非经济学出身,求详细 -
唐凯18968402520…… 从第一栏开始: Obs是“实验样本的个数”;Parms是“回归方程中自变量X的个数”;RMSE是“均方根误差“或”标准误差”;R-sq是“R²”;chi2是“chi-square statistics”;p是“p-value” 下面一栏: Coef是“回归方程中自变量前面的系数”;std.err.是“每个回归系数的标准差”;z是“每个回归系数的z-test statistics”;P>z是“每个回归系数的p-value”;95% Conf. Interval是“每个回归系数的95%置信区间”
@弓诞6914：统计问题,求大神帮忙解释一下这个数据的STATA软件的输出结果 -
唐凯18968402520…… 两年没上百度了,昨天给我推荐一个,今天又来一个.好吧,试着回答一下. 这就是correlation matrix,就是相关性矩阵.任何统计软件上都会有计算方法.简单点说,负号表示负相关,正数表示正相关.再简单点,举个例子,FF和EN相关性是0.01,意思是FF越高,EN越高,反之亦然. 再看后面的星星*,统计学上,意思是这个结果很明显,可以接受.每一行变量的相关系数下面的数字是P值.目测楼主默认的显著水平是0.05,就是说小于0.05的P值结果都可以接受.比如FF和EN正相关性十分明显(P值=0)的这个结果是可以接受的.但是实际运用里面不一定要求很严格.这个看自己.想了解得更多可以去看统计学教材.
唐凯18968402520…… 看显著性即可
@弓诞6914：stata回归中怎么添加交互项 -
唐凯18968402520…… 结果的前两行表示模型的类别,lz采用的为randomeffect随机模型,截面变量:province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值. 3-5行表示模型的拟合优度,分别为within,between,overall,组内,组间,总体三个层次. 6-7行表示针对...
@弓诞6914：stata回归结果怎么看 -
唐凯18968402520…… reg只提供回归分析,在出的结果里每个变量后面都有P值,P=0代表显著,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的. reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,...
@弓诞6914：求助:stata12中的交互项命令 -
唐凯18968402520…… 1 我看的是教程上说直接让y对x1 x2 x1*x2做anova,而stata12显示 x1*x2 not be found 2 还有协方差分析,continuous命令的结果是option continuous(age) not allowed Option continuous(age) only allowed under version control with version < 11. Or, use the c. factor variable operator on your continuous variable
@弓诞6914：如何解释二次项的结果 stata -
唐凯18968402520…… 好多种二次回归,根据试验数据进行最佳配线,最简单的是配抛物线:Y=C+BX+AX2“式中Y为上杠-Y” C=∑Y/N B={(∑XY-∑X∑Y/N)[ ∑X4-(∑X2)2/N]- (∑X2Y-∑X2∑Y/N)[ ∑X3-∑X(∑X)2/N}/D A=[∑X2-(∑X)2/N] (∑X2Y-∑X2∑Y/N...
@弓诞6914：统计学stata t检验结果分析 -
唐凯18968402520…… 你的原假设 是说均值=0, 然后经过单样本t检验 可知,无论是单侧还是双侧检验的 p值 也就是pr()的值 都是大于0.05,这说明 差异不显著,不拒绝零假设,也就是说明均值与0无显著差异,既不显著大于0,也不显著小于0
@弓诞6914：stata回归结果分析 -
唐凯18968402520…… 可以.模型总体通过F检验(右上角P=0.0000),参数的结果主要看t检验(P值
@弓诞6914：请stata计量统计达人帮忙分析一个数据处理结果.解释里面结果的意思,比如P,是否越打越好呢,非常感谢! -
唐凯18968402520…… P是小了好,一般小于0.05,我们说这个是在5%水平下显著 你的回归结果不怎么样,可能存在多重共线性 一般情况下 t越大越好(一般大于2就算好),P越小越好(一般小于0.05就好) F越大越好
@弓诞6914：求高手解释stata sur回归结果,参数名称是什么意思,结果说明什么,我是非经济学出身,求详细 -
唐凯18968402520…… 从第一栏开始: Obs是“实验样本的个数”;Parms是“回归方程中自变量X的个数”;RMSE是“均方根误差“或”标准误差”;R-sq是“R²”;chi2是“chi-square statistics”;p是“p-value” 下面一栏: Coef是“回归方程中自变量前面的系数”;std.err.是“每个回归系数的标准差”;z是“每个回归系数的z-test statistics”;P>z是“每个回归系数的p-value”;95% Conf. Interval是“每个回归系数的95%置信区间”
@弓诞6914：统计问题,求大神帮忙解释一下这个数据的STATA软件的输出结果 -
唐凯18968402520…… 两年没上百度了,昨天给我推荐一个,今天又来一个.好吧,试着回答一下. 这就是correlation matrix,就是相关性矩阵.任何统计软件上都会有计算方法.简单点说,负号表示负相关,正数表示正相关.再简单点,举个例子,FF和EN相关性是0.01,意思是FF越高,EN越高,反之亦然. 再看后面的星星*,统计学上,意思是这个结果很明显,可以接受.每一行变量的相关系数下面的数字是P值.目测楼主默认的显著水平是0.05,就是说小于0.05的P值结果都可以接受.比如FF和EN正相关性十分明显(P值=0)的这个结果是可以接受的.但是实际运用里面不一定要求很严格.这个看自己.想了解得更多可以去看统计学教材.
