本人刚学stata,大家多多指教.这是用stata的做的一个输出结果,.regress y x1 x2 x3Source | SS df MS Number of obs = 15-------------+------------------------------ F( 3,11) = 2.39Model | .314572294 3 .104857431 Prob > F = 0.1239Residua
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/11/15 15:00:16
本人刚学stata,大家多多指教.这是用stata的做的一个输出结果,.regress y x1 x2 x3Source | SS df MS Number of obs = 15-------------+------------------------------ F( 3,11) = 2.39Model | .314572294 3 .104857431 Prob > F = 0.1239Residua
本人刚学stata,大家多多指教.这是用stata的做的一个输出结果,
.regress y x1 x2 x3
Source | SS df MS Number of obs = 15
-------------+------------------------------ F( 3,11) = 2.39
Model | .314572294 3 .104857431 Prob > F = 0.1239
Residual | .481761032 11 .043796457 R-squared = 0.3950
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2300
Total | .796333326 14 .056880952 Root MSE = .20928
------------------------------------------------------------------------------
y | Coef.Std.Err.t P>|t| [95% Conf.Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x1 | 9.57e-06 .0000596 0.16 0.875 -.0001217 .0001408
x2 | .0000724 .0001414 0.51 0.619 -.0002389 .0003837
x3 | .0006278 .0002514 2.50 0.030 .0000745 .0011811
_cons | 1.132732 .4274603 2.65 0.023 .1918985 2.073566
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其中的_cons,coef.这个用的是什么统计方法,方程成不成立,回归效果如何.
本人刚学stata,大家多多指教.这是用stata的做的一个输出结果,.regress y x1 x2 x3Source | SS df MS Number of obs = 15-------------+------------------------------ F( 3,11) = 2.39Model | .314572294 3 .104857431 Prob > F = 0.1239Residua
_cons是常数的意思,就是回归方程中1的截距项.coef.是估计出的各解释变量的系数,就是y=a+b1*x1+b2*x2+b3*x3中的b1=9.57e-06,b2=0.0000724,b3=0.0006278.用的统计方法就是最普通的最小二乘法（OLS）,看样子R方0.3950挺大的,才15个样本有这个R方挺好,但三个解释变量里只有x3一个变量在5%显著性水平上显著,其他两个变量都不显著,有待改进.