面板数据的ht检验结果如何呈现

❶ 面板数据回归分析结果看不懂！！

我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。
X变量：教育年限
Y变量：儿女数目

各个系数的含义：
左上列：

Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异
Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个
Resial SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565
Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566
MS都是对应的SS除以df，表示单位的差异

右上列：

Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值
F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显着。
Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，回归显着。
R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的差异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。
Adj R-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。
Root MSE是RMS的开方，是单位残差平方和的一种表现形式。

下列：
Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是雹码，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育枝悄，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显着性源搭哪并不太高。
Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为，标准差越小，估计值越集中、精确。
t是t估计值，它用于检验统计显着性，t值较大，因此回归是显着的。
P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，统计显着。
95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。

❷ 求教STATA中面板数据单位根检验的做法

面板数据的单位根检验方法有很多种，一般我们只选两种，即相同根单位根检验和不同根单位根检验。

如果数据是平衡的，则可使用LLC检验（适用于同根）和IPS检验（适用于不同根）。

一般的stata并没有自带这两个程序需要自己下载安装，我们可以在命令栏键入：search levinlin, net和search ipshin, net，然后按照提示逐步安装。接着就可以进行变量的单位根检验。输入如下命令：Levinlin 变量名，lags(1)Ipshin 变量名，lags(1)

例：

1、levinlin lntfp,lags(1)

出现以下结果：

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检验的原假设是H0: 有单位根，P值为0，拒绝原假设，所以不存在单位根。

2、ipshin lntfp,lags(1)

出现以下结果：

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的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

Stata其统计分析能力远远超过了SPSS，在许多方面也超过了SAS！由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据。

因此计算速度极快（一般来说， SAS的运算速度要比SPSS至少快一个数量级，而Stata的某些模块和执行同样功能的SAS模块比，其速度又比SAS快将近一个数量级！）Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。

其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。

(2)面板数据的ht检验结果如何呈现扩展阅读：

面板数据维度的确定

在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。

设置面板数据维度的基本命令为：

xtset panelvar timvar [, tsoptions]

其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。

选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：

xtset fcode year

❸ 面板数据为什么要做单位根检验为什么是对每个变量做检验，这样能得到什么

因为在面板数据和序列数据中，如果存在单位根，会产生伪回归等严重后果，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。

按照正规程序，面板数据虽然减轻了数据的非平稳性，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根，所以面板数据模型在回归前需检验每个变量是否存在单位根。

(3)面板数据的ht检验结果如何呈现扩展阅读：

面板数据维度的确定

在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。

设置面板数据维度的基本命令为：

xtset panelvar timvar [, tsoptions]

其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。

选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：

xtset fcode year

❹ t检验显着性结果怎么看

一般定义p<0.05，认为存在显着性差异。
结果看最后两列，t就是t值肢漏，sig就是p值（显着性），sig更重要，可知sig<0.05，也就是说t检验的结果是显着，代表当地环境干净卫生这个自变量的回归系数有统计学意义。
t检验是一种历培烂适合小样本数据的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。对t检验结果的解读，首先判断p值是否呈现出显着性，如果呈现出显着性，则说明两组数据具有显着性差异，具体中好的差异可通过平均值进行对比判断。

❺ 面板数据中,怎么看结果显着

在面板数据中，可以使用固定效应模型或答磨随机效应模型来检验结果的显着性。通常，使用F检验或t检验来检验模型中的系数是否显着。如果p值小于0.05，则可以认为结果是显着的。此外，还可以使用R平方或调整后的R平清咐斗方来评估模型的拟合程度，如果R平方或调整后的R平方较高，则可以简陪认为模型的解释力较强，结果也更加可靠。

❻ 拜托高手帮忙解读stata动态面板数据的输出结果

t值和p>t都是测你的系数是否significant用的，stata会自动对兆誉所有系数做t检验，比方说你的回归结果里除了xexper以外都是有效的，xexper是无效的，族枝段因搭简为p>t这栏里大于0.1了。95%那个就是95%的置信区间

❼ 面板数据模型估计一般要做哪些步骤

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。

按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

步骤二：协整检验或模型修正。

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。

步骤三：面板模型的选择与回归。

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）森纳。如果从时间上看，不同个体之间不存在显着性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显着性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。

一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。

一种是随机效应模型。

(7)面板数据的ht检验结果如何呈现扩展阅读：

面拦陆板数据模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分简春顷别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量。

ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程。

lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

❽ 下面是独立样本T检验的结果，从分析结果看操作是否正确啊，看前面还是后面的sig值呢谢谢啦

做t检验结果肯定优先看t检验的结果，首先是看方差齐性，独立样本掘空弯t检验的前提条件是方差齐性，方差是否齐性看t检验表格F旁边那个sig，如果sig>0.05，就是齐性，齐性时t检验结果看假设方差相等那一行的sig（判闷双侧），如果不齐性原则上上不能进行t检验，但此时可以参考假设方差不相等时的sig（双侧）。
然后就是t检验的主要部分，看sig（双侧），如果sig（双侧）<0.05，t检验结果显着，所比较的两个组均值差异显着，至于差多亏链少，t检验表格中有一个“均值差值”，从那里你可以看到具体均值差，如果你想了解所比较的两个组的均值的具体值，那就看前面那个表格，它主要就是给你呈现描述统计的结果，相对次要。
均值是一种集中量数，也就是说它表示数据的集中程度；反之，标准差是差异量数，表示数据的离散程度。这就是统计意义，一般有关统计的论文呈现结果，均值和标准差都须作为主要的描述统计结果来呈现。

❾ 两独立样本t检验spss结果怎么看

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。

共输出t值和P值，以及还有平均值与标准差值。

从分析咐腊角度看P值和平均值更有意义，首先看P值大小，判断两组数据是否有显着性差异，P<0.05代表呈现出显着性差异，反贺简塌之，则没有。具体差异可对比平均值大小禅圆。

❿ 如何用STATA处理面板数据，通过联立方程得出回归结果命令语句大概是怎样的

两个变量为啥要联立方程。。。。

用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据如迟昌，命令是xtreg x1 x2
变量x1就是观测值的单位，就旦颤是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。
比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就渣扒应该：xtreg province year
记住把i放在t前面就是了。
然后怎么处理这些数据就看你具体用什么模型了，有xtreg, xtgls, xtivreg等等。