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面板数据回归结果分析_面板数据的回归结果怎么分析

stata培训 cdadata 689℃ 0评论

面板数据回归结果分析_面板数据的回归结果怎么分析

这几幅图是我做出的回归可我看不懂额QAQ

分别说明一下这三幅图的结果行么?感激不尽QAQ

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这个没什么复杂吧 ,跟普通回归的解释方法一样。
先看prob>F的值 也就是p的值  <0.05,说明在0.05水平上 你这个回归模型有显著意义。调整的R²=0.0439,就是模型对因变量的解释率
然后下面那个就是回归分析的各个自变量的参数估计表格。从p的值可以看出,只有rate和age两个自变量对因变量有显著影响,且rate是负影响。
那个图就是个相关分析矩阵,每个小方块的散点图表示对应两个变量之间的相关性描述。
最下面那个表 是 rate、age、degree三个变量之间的两两相关分析矩阵表,一行是相关系数一行是显著性检验的p值
请问散点图怎么看?密集?整齐?我知道问题很基础T^T 麻烦你了
追答:
散点图没有什么看的方法,只是根据经验,看是否呈线性趋势、是否呈某些曲线趋势,是否是随机分布的,是否是均匀分布的

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  1. 面板数据分析:面板数据,即Panel Data,也叫“平行数据”,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series - Cross Section)”。
    cdadata2015-10-26 21:16 回复