stata分析自变量系数必须小于1吗

如题所述

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第1个回答 2022-06-11

但是分区域回归时城镇化的系数显著但是大于1很多，正常来说系数都该小于1的

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stata如何显著判断一个变量是否为0答：reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。reg y x1 x2 xn test x1=x2=xn=0 关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。第二看回归系数，本例...

怎么提高自变量系数stata答：具体要看你数据质量和要研究的变量。删去离群异常值，变量取对数，调整回归方程的表达形式，增加其他有影响的解释变量等等。拟合度R方不是衡量模型拟合效果的唯一指标，不能太过于看重R方，只要你的解释变量能够显著影响被解释变量就行。

怎样用stata分析回归方程的拟合优度?答：1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是...

stata回归分析结果怎么看?答：stata回归分析结果可以这样看：1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。回...

求助高手解答stata回归分析输出结果视频时间 08:29

基尼系数为因变量的回归中,自变量的系数大于1怎么办答：数据变换，增加自变量。1、数据变换：对数据进行变换，取对数、开平方等，以缩放因变量和自变量之间的关系，使得系数在合理范围内。2、增加自变量：在回归模型中增加其自变量，以更好地解释因变量的变化，从而减少某一自变量系数过大的情况。

如何对stata回归结果说明?答：图中的回归中被解释变量为“cxx”，解释变量为“gnp”“Number of obs”表明本次回归的样本容量为20，“Prob>F=0.0000”表明整个回归方程较为显著，“R-squared=0.9719”表明被解释变量与拟合值之间的拟合程度较高；变量“gnp”的回顾系数值为0.7726556，回归标准误为0.030991，因此t统计量的值为0...

stata得到一个模型,可是一个解释变量的系数应该是正数才符合经济意义...答：单因素分析时，是正是负。如果单因素和多因素分析不一致，首先考虑自变量之间的共线性问题。

求大神帮忙分析stata回归结果答：模型整体显著性较好，拟合效果也较好（系数为0.8004）。但是第1、2、3、8自变量回归结果不显著（P值大于0.1)。应考虑排除多重共线性等问题。

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