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xtset nam yearpanel variable:&&nam (strongly balanced) 红字标注time variable:&&year, 2009 to 2013delta:&&1 unit . xttobit crste gjczylzc gdp ylbjjgzs ylwsjg zylxrsb jjsr jjljjy zgzgpjgz jjzc& & & & cbrs& & & & cblxrs,ul(cblxrs) Obtaining starting values for full model: Iteration 0:& &log likelihood =&&47.086417Iteration 1:& &log likelihood =&&47.500079Iteration 2:& &log likelihood =&&47.515395Iteration 3:& &log likelihood =& &47.51542 Fitting full model: Iteration 0:& &log likelihood =&&42.325011&&Iteration 1:& &log likelihood =&&42.340477&&Iteration 2:& &log likelihood =&&42.340483&&Iteration 3:& &log likelihood =&&42.340483&& Random-effects tobit regression& && && && && &&&Number of obs& && &=& && & 160Group variable: nam& && && && && && && && && &&&Number of groups& &=& && &&&32 Random effects u_i ~ Gaussian& && && && && && & Obs per group: min =& && && &5avg =& && & 5.0max =& && && &5 Integration method: mvaghermite& && && && && &&&Integration points =& && &&&12 Wald chi2(11)& && &=& &&&33.58Log likelihood&&=&&42.340483& && && && && && &&&Prob & chi2& && &&&=& & 0.0004
crste& && & Coef.& &Std. Err.& && &z& & P&z& &&&[95% Conf. Interval] gjczylzc& &-.5574878& & .191964& & -2.90& &0.004& & -.9337304& &-.1812453gdp& &-.0337826& &.1806104& & -0.19& &0.852& & -.3877725& & .3202074ylbjjgzs& & 1.672609& &2.686869& &&&0.62& &0.534& & -3.593558& & 6.938775ylwsjg& & .2664867& &.1302676& &&&2.05& &0.041& &&&.0111669& & .5218064zylxrsb& &-.1190865& &.0728362& & -1.63& &0.102& & -.2618428& & .0236698jjsr& &-.1134638& & .503364& & -0.23& &0.822& & -1.100039& & .8731116jjljjy& & .1306367& &.1885662& &&&0.69& &0.488& & -.2389463& & .5002198zgzgpjgz& &-.4197651& &.3804408& & -1.10& &0.270& & -1.165415& & .3258852jjzc& & 1.004797& &.4218833& &&&2.38& &0.017& &&&.1779205& & 1.831673cbrs& & .5106113& &.9375501& &&&0.54& &0.586& & -1.326953& & 2.348176cblxrs& &-1.201225& &.8418804& & -1.43& &0.154& &&&-2.85128& & .4488303_cons& &-4.919232& &5.943738& & -0.83& &0.408& & -16.56874& & 6.730281 /sigma_u& & .0527298& &.0242508& &&&2.17& &0.030& &&&.0051991& & .1002604/sigma_e& & .1742729& &.0110947& & 15.71& &0.000& &&&.1525277& & .1960181 rho& & .0838704& & .074508& && && && && && && & .0099712& & .3330274
Observation summary:& && && &0&&left-censored observations155& &&&uncensored observations5 right-censored observations
效果是不怎么好。。。
载入中......
这是神马软件？能截图么？这个看着好累……还有你要做神马检验啊？
réussite 发表于
这是神马软件？能截图么？这个看着好累……还有你要做神马检验啊？stata，我截一下图再发一个好了。就是想问问回归之前需不需要做豪斯曼检验或者什么单根检验之类的，我也不懂这些……
sue_sss 发表于
stata，我截一下图再发一个好了。就是想问问回归之前需不需要做豪斯曼检验或者什么单根检验之类的，我也不 ...检验是为了保证分析的准确，你可以看看相关文献中有没有类似的步骤，或者看看你的数据是不是有必要，并不是硬性规定
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弄得我的 心情像雾 像雨 又像风。
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& && && && && && && && && &&&小时候哭着哭着就能笑了；长大后笑着笑着就会哭了& && && && && && && &&&& && &&&----&&嘟嘟
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Powered byspss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果.样本很小,只有60多份,回归分析结果是看A、B、C对D有没有影响,还是得出一个公式D=系数A+系数B+系数C
统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好.2、点analyze--regession--linear,在弹出框里,把变量D选定在dependent里,其他3个因子选到independent里.method里就用默认的enter.如果不需要看其他统计或验证的,直接点ok.结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距.因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数.最后公式可以通过看B值那列,A、B、C变量对应的B值为系数,分别相乘,最后加上constant常数值即可.
constant中的sig值不用管吗？好像都大于0.1呢
常数项的显著性水平不是很关键，只要变量的sig显著，一般情况下可以不考虑常数项的sig值。当然，如果都显著，那方程会解析得更好。
如果变量的sig都不显著呢？
r如果都不显著，那证明A、B、C这三个变量对D基本没什么影响，或者影响太低，意义不大，这个方程也没必要构建了。需要再回头分析一下问卷的设计，样本的抽取，数据收集过程有没有存在问题或者可优化的地方。
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你可以先看它们的相关程度，做相关性检验。相关程度大于0.5基本可以然后做最小二乘回归 看P值 小于0.05为有线性关系 R^2 越高越好 基本上为0.8 、0.9最佳D.W值（需查表）。以上三个指标ok的话 就说明这个公式D=系数A+系数B+系数C+e显著 然后就可以分析了建议用eviews 找本计量经济学的书照着弄吧 同学~~~...
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