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stata中的t值与p值对应表
在
stata中
,回归分析
的表
怎么分析
答:
显著性就是看
p值
,也就是p>|
t
|的地方
统计学
stata
t检验结果分析
答:
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
求帮忙
stata
t检验结果分析
答:
多谢两位网友的指证。先看第一个备择假设: Ha:diff<0 表示备择假设为male组比female组均值低,下面的
P值
=0.9996。其实问题的关键你需要理解P值的含义:是指在原假设成立的条件下,观测出现的概率。P值越小,表明越不可能出现,事实却出现了,从而要拒绝原假设。而这里P值很大,不能拒绝原假设,...
stata
回归结果怎么看
答:
一般你不做修改的话,这个概率默认是95%。也就是你回归结果前面的系数有95%的概率落在这之间。如果你的回归结果数值在这个范围内比较接近于0,那么统计上可能推断比如有35.6%的可能性是0,那这个结果就不显著,即
P值
为0.356就不显著。所以看的是P值,而不是系数。
Stata
是一套提供其使用者数据分析...
stata
12面板数据怎么判断选择变截距模型还是变系数模型
答:
其次,Hausman检验确定模型形式的选择。以上面的面板数据为例 xtreg lscrap d88 d89 grant grant_1,fe est store fe xtreg lscrap d88 d89 grant grant_1,re est store re hausman fe 结果显示:(1)原假设为随机效应,而最终
P值
为0.7096,接受原假设,模型最终选择为随机效应。
stata
回归分析结果,求大神解读。在线等。
答:
变量都是代表什么东西,还有数据都是什么。还有你的no. of obs太少了,所以一眼看过去就知道没有一个变量是significant的,数据太少了
求大神帮忙做
stata
面板回归分析,有数据,
答:
0179单位,
P值
0.000,灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值,分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高,R方只有26%,当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果,如果大家都在20多,那就OK。
stata的t值和p值
怎么修改
答:
stata的t值和p值
修改如下: 修改自变量与因变量。p值是对回归系数的显著性检验,p值越大,t统计量越校若t统计量小于给定显著性水平下的临界值,就必须接受原假设。
这是用
stata
做出来的回归结果,这个结果还理想吗?求高手详细解释一下下...
答:
(1)由于F检验的P值为0,模型总体是统计显著的,模型较好 (2)R方接近80%,说明模型的拟合度很高,模型较好 (3)教育年限变量和工资具有统计显著的正相关关系(原因:
t
检验
的P值
为0),其他因素不变,教育年限每增加1年,工资平均增长990元。(4)工作起薪变量和工资具有统计显著的正相关关系(...
stata
怎么做回归分析?
答:
此外,还可以使用控制变量,即在回归中加入不关心的变量来确保结果的一致性,命令为`regress y x i.control_variable`。其中,i表示控制变量是类别变量。4. 查看回归结果:执行回归命令后,
Stata
会输出回归结果。这些结果包括系数估计值、标准误差、
t值和p值
等统计量。通过观察这些统计量可以判断回归模型...
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