面板數據的ht檢驗結果如何呈現

❶ 面板數據回歸分析結果看不懂！！

我給你解讀一份stata的回歸表格吧，應該有標准表格的所有內容了，因為你沒有給範例，……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格，它們是類似的。
X變數：教育年限
Y變數：兒女數目

各個系數的含義：
左上列：

Model SS是指計量上的SSE，是y估計值減去y均值平方後加總，表示的是模型的差異
Model df是模型的自由度，一般就是指解釋變數X的個數，這里只有一個
Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1（此處K=1）=17565
Total SS 和 df分別是y的差異（y減去y均值平方後加總）以及其自由度N-1=17566
MS都是對應的SS除以df，表示單位的差異

右上列：

Number of obs是觀測值的數目N，這里意味著有17567個觀測值
F是F估計值，它是對回歸中所有系數的聯合檢驗（H0：X1=X2=…=0），這里因為只有一個X，所以恰好是t的平方。這里F值很大，因此回歸十分顯著。
Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，回歸顯著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋，這里R-squared有0.0855，說明模型的解釋度還是可以的。
Adj R-squared是調整的R-squared，它等於1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時，R-squared的必然上升趨勢，從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力，但是本回歸是一元的，這個值沒有太大意義。
Root MSE是RMS的開方，是單位殘差平方和的一種表現形式。

下列：
Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值，其含義是雹碼，如果一個人沒有受過教育，我們預測會平均生育3個子女，當其他因素不變時，一個人每多受一年教育枝悄，我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大，因此其實際（也叫經濟）顯著性源搭哪並不太高。
Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為，標准差越小，估計值越集中、精確。
t是t估計值，它用於檢驗統計顯著性，t值較大，因此回歸是顯著的。
P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，統計顯著。
95%conf interval項是95%的置信區間，它是x變數的系數（或常數項）分別加減1.96*SE，這是說，有95%的可能性，系數的真值落在這個區域。

❷ 求教STATA中面板數據單位根檢驗的做法

面板數據的單位根檢驗方法有很多種，一般我們只選兩種，即相同根單位根檢驗和不同根單位根檢驗。

如果數據是平衡的，則可使用LLC檢驗（適用於同根）和IPS檢驗（適用於不同根）。

一般的stata並沒有自帶這兩個程序需要自己下載安裝，我們可以在命令欄鍵入：search levinlin, net和search ipshin, net，然後按照提示逐步安裝。接著就可以進行變數的單位根檢驗。輸入如下命令：Levinlin 變數名，lags(1)Ipshin 變數名，lags(1)

例：

1、levinlin lntfp,lags(1)

出現以下結果：

Levin-Lin-Chu test for lntfp Deterministics chosen: constant

Pooled ADF test, N,T = (31,9) Obs = 217

Augmented by 1 lags (average) Truncation: 6 lags

coefficient t-value t-star P > t

-1.18963 -15.196 -6.06106 0.0000

LLC檢驗的原假設是H0: 有單位根，P值為0，拒絕原假設，所以不存在單位根。

2、ipshin lntfp,lags(1)

出現以下結果：

Im-Pesaran-Shin test for cross-sectionally demeaned lntfp

Deterministics chosen: constant

t-bar test, N,T = (31,9) Obs = 217

Augmented by 1 lags (average)

t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value

-2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000

同樣說明沒有單位根。

如果存在單位根，則需要進行一階差分，並再次進行單位根檢驗，輸入以下命令：

levinlin D.變數名,lags(1)

Stata的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的製作 : 直方圖（histogram），條形圖（bar），百分條圖 （oneway），百分圓圖（pie），散點圖（two way），散點圖矩陣（matrix），星形圖（star），分位數圖。

這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

Stata是一個統計分析軟體，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。

事實上，Stata的ado文件（高級統計部分）都是用Stata自己的語言編寫的。

Stata其統計分析能力遠遠超過了SPSS，在許多方面也超過了SAS！由於Stata在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成後才和磁碟交換數據。

因此計算速度極快（一般來說， SAS的運算速度要比SPSS至少快一個數量級，而Stata的某些模塊和執行同樣功能的SAS模塊比，其速度又比SAS快將近一個數量級！）Stata也是採用命令行方式來操作，但使用上遠比SAS簡單。

其生存數據分析、縱向數據（重復測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了SAS。用Stata繪制的統計圖形相當精美，很有特色。

(2)面板數據的ht檢驗結果如何呈現擴展閱讀：

面板數據維度的確定

在面板數據進行模型估計前，要進行面板數據的維度確定。由於面板數據既有截面數據又有時間序列，而stata不能自動識別，因此，必須使得stata得知哪一部分是截面數據，而哪一部分是時間序列。

設置面板數據維度的基本命令為：

xtset panelvar timvar [, tsoptions]

其中panelvar代表截面數據變數，timvar代表時間序列變數。

選取某一面板數據進行維度設定（該數據研究職業培訓津貼對廠商廢棄率的影響）：

xtset fcode year

❸ 面板數據為什麼要做單位根檢驗為什麼是對每個變數做檢驗，這樣能得到什麼

因為在面板數據和序列數據中，如果存在單位根，會產生偽回歸等嚴重後果，所以必須對每個變數進行單位根檢驗，這樣能夠保證每個變數的平穩性，平穩變數回歸才是有效的。

按照正規程序，面板數據雖然減輕了數據的非平穩性，使得變數的相關性降低，但是各變數還是有趨勢、截距問題，可能還是非平穩數據，存在單位根，所以面板數據模型在回歸前需檢驗每個變數是否存在單位根。

(3)面板數據的ht檢驗結果如何呈現擴展閱讀：

面板數據維度的確定

在面板數據進行模型估計前，要進行面板數據的維度確定。由於面板數據既有截面數據又有時間序列，而stata不能自動識別，因此，必須使得stata得知哪一部分是截面數據，而哪一部分是時間序列。

設置面板數據維度的基本命令為：

xtset panelvar timvar [, tsoptions]

其中panelvar代表截面數據變數，timvar代表時間序列變數。

選取某一面板數據進行維度設定（該數據研究職業培訓津貼對廠商廢棄率的影響）：

xtset fcode year

❹ t檢驗顯著性結果怎麼看

一般定義p<0.05，認為存在顯著性差異。
結果看最後兩列，t就是t值肢漏，sig就是p值（顯著性），sig更重要，可知sig<0.05，也就是說t檢驗的結果是顯著，代表當地環境干凈衛生這個自變數的回歸系數有統計學意義。
t檢驗是一種歷培爛適合小樣本數據的統計分析方法，通過比較不同數據的均值，研究兩組數據之間是否存在差異。對t檢驗結果的解讀，首先判斷p值是否呈現出顯著性，如果呈現出顯著性，則說明兩組數據具有顯著性差異，具體中好的差異可通過平均值進行對比判斷。

❺ 面板數據中,怎麼看結果顯著

在面板數據中，可以使用固定效應模型或答磨隨機效應模型來檢驗結果的顯著性。通常，使用F檢驗或t檢驗來檢驗模型中的系數是否顯著。如果p值小於0.05，則可以認為結果是顯著的。此外，還可以使用R平方或調整後的R平清咐斗方來評估模型的擬合程度，如果R平方或調整後的R平方較高，則可以簡陪認為模型的解釋力較強，結果也更加可靠。

❻ 拜託高手幫忙解讀stata動態面板數據的輸出結果

t值和p>t都是測你的系數是否significant用的，stata會自動對兆譽所有系數做t檢驗，比方說你的回歸結果里除了xexper以外都是有效的，xexper是無效的，族枝段因搭簡為p>t這欄里大於0.1了。95%那個就是95%的置信區間

❼ 面板數據模型估計一般要做哪些步驟

步驟一：分析數據的平穩性（單位根檢驗）。

按照正規程序，面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。李子奈曾指出，一些非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關聯，此時，對這些數據進行回歸，盡管有較高的R平方，但其結果是沒有任何實際意義的。

步驟二：協整檢驗或模型修正。

情況一：如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的，那麼我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。

所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列，其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。

步驟三：面板模型的選擇與回歸。

面板數據模型的選擇通常有三種形式：

一種是混合估計模型（Pooled Regression Model）森納。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那麼就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。

一種是固定效應模型（Fixed Effects Regression Model）。如果對於不同的截面或不同的時間序列，模型的截距不同，則可以採用在模型中添加虛擬變數的方法估計回歸參數。

一種是隨機效應模型。

(7)面板數據的ht檢驗結果如何呈現擴展閱讀：

面攔陸板數據模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5種方法進行面板單位根檢驗。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分簡春頃別指Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t 統計量、lm Pesaran & Shin W 統計量。

ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量、Hadri Z統計量，並且Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t統計量的原假設為存在普通的單位根過程。

lm Pesaran & Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量的原假設為存在有效的單位根過程， Hadri Z統計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。

❽ 下面是獨立樣本T檢驗的結果，從分析結果看操作是否正確啊，看前面還是後面的sig值呢謝謝啦

做t檢驗結果肯定優先看t檢驗的結果，首先是看方差齊性，獨立樣本掘空彎t檢驗的前提條件是方差齊性，方差是否齊性看t檢驗表格F旁邊那個sig，如果sig>0.05，就是齊性，齊性時t檢驗結果看假設方差相等那一行的sig（判悶雙側），如果不齊性原則上上不能進行t檢驗，但此時可以參考假設方差不相等時的sig（雙側）。
然後就是t檢驗的主要部分，看sig（雙側），如果sig（雙側）<0.05，t檢驗結果顯著，所比較的兩個組均值差異顯著，至於差多虧鏈少，t檢驗表格中有一個「均值差值」，從那裡你可以看到具體均值差，如果你想了解所比較的兩個組的均值的具體值，那就看前面那個表格，它主要就是給你呈現描述統計的結果，相對次要。
均值是一種集中量數，也就是說它表示數據的集中程度；反之，標准差是差異量數，表示數據的離散程度。這就是統計意義，一般有關統計的論文呈現結果，均值和標准差都須作為主要的描述統計結果來呈現。

❾ 兩獨立樣本t檢驗spss結果怎麼看

可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。

共輸出t值和P值，以及還有平均值與標准差值。

從分析咐臘角度看P值和平均值更有意義，首先看P值大小，判斷兩組數據是否有顯著性差異，P<0.05代表呈現出顯著性差異，反賀簡塌之，則沒有。具體差異可對比平均值大小禪圓。

❿ 如何用STATA處理面板數據，通過聯立方程得出回歸結果命令語句大概是怎樣的

兩個變數為啥要聯立方程。。。。

用STATA處理面板數據，首先要聲明數據是面板數據如遲昌，命令是xtreg x1 x2
變數x1就是觀測值的單位，就旦顫是一般模型里的i，變數x2是觀測值的時間，就是一般模型里的t。
比如有1980-1985年5年省級面板數據，province變數表示省，year變數表示年，就渣扒應該：xtreg province year
記住把i放在t前面就是了。
然後怎麼處理這些數據就看你具體用什麼模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。