Ⅰ 面板數據的回歸結果怎麼分析
和線性回歸模型一樣，關鍵還是看估計系數的顯著性檢驗，即p-值。若顯著（起碼一個自變數以上），說明該自變數對因變數的影響程度即可。
Ⅱ 求助：Eivews面板數據回歸分析
cross-section specific coefficients 截面特殊參數 選擇區中應輸入合並資料庫中所有成員間擁有不同系數的變數。其將可能產生非常多的系數，總數等於合並資料庫中多有成員的個數與變數個數的乘積。
Ⅲ 如何分析下面stata面板數據回歸分析
結果的前兩行表示模型的類別，LZ採用的為randomeffect隨機模型，截面變數：province，樣本數目310.群組數目31，也就是每組10個觀測值。 3-5行表示模型的擬合優度，分別為within，between，overall，組內，組間，總體三個層次。 6-7行表示針對參數聯合檢驗的wald chi2檢驗和Pvalue，p=0.000表示參數整體上灰常顯著。 8-10行表示解釋變數的估計權重，截距，標准差，Z統計量，P值及95%置信區間。這塊兒跟截面回歸的產出結果是一樣的，關於你的解釋變數base的權重解釋是，在其他多有條件都不變的情況下，base每增加一單位，city會增加0.0179單位，P值0.000，灰常顯著。 最後三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計值，分別為sigma_u, sigma_e. 以上兩者之間的關系rho. 需要注意的是你的模型擬合度不高，R方只有26%，當然這要看具體是哪方面的研究以及同方向其他學者的擬合結果，如果大家都在20多，那就OK。
Ⅳ 如何用excel進行面板數據回歸分析
1、首先，在單元格里輸入要回歸的數據
2、選擇「插入」——散點圖，選擇自己想要的散點圖
3、做散點圖，在點上右擊，添加趨勢線
4、進入「趨勢線」選項，選擇顯示公式和顯示R平方值，就出現了回歸方程，這樣就能較粗略的得出系數和截距
5、成果展示圖
6、對應框入Y值和X值，即可進行分析
Ⅳ 面板數據 回歸 R方只有0.21 P值T值都通過 這個模型可以用么
不可以，R^2隻有0.21表示只有21%的數據可以被回歸模型解釋，這個擬合優度是非常糟糕的，P值T值都通過也只能表明各個自變數對應系數不為零而已，與擬合優度無關
我猜你是用的一元回歸模型對股票進行預測了吧
Ⅵ stata中面板數據回歸分析的結果該怎麼分析
需要准備的工具：電腦，stataSE 15。
1、首先生成一個自變數和一個因變數。
Ⅶ 面板數據回歸結果該如何分析
你這個模型不論是固定效應還是隨機效應都是不顯著的，隨機效應模型稍微好一點點但還是不顯著。也就是說你模型設計有問題或者變數取值不對，或者你試試工具變數法能不能讓你的主要解釋變數顯著，這個結果不能直接用來分析的，是錯誤的
Ⅷ 面板數據回歸分析結果看不懂！！
我給你解讀一份stata的回歸表格吧，應該有標准表格的所有內容了，因為你沒有給範例，……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格，它們是類似的。
X變數：教育年限
Y變數：兒女數目
各個系數的含義：
左上列：
Model SS是指計量上的SSE，是y估計值減去y均值平方後加總，表示的是模型的差異
Model df是模型的自由度，一般就是指解釋變數X的個數，這里只有一個
Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1（此處K=1）=17565
Total SS 和 df分別是y的差異（y減去y均值平方後加總）以及其自由度N-1=17566
MS都是對應的SS除以df，表示單位的差異
右上列：
Number of obs是觀測值的數目N，這里意味著有17567個觀測值
F是F估計值，它是對回歸中所有系數的聯合檢驗（H0：X1=X2=…=0），這里因為只有一個X，所以恰好是t的平方。這里F值很大，因此回歸十分顯著。
Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，回歸顯著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋，這里R-squared有0.0855，說明模型的解釋度還是可以的。
Adj R-squared是調整的R-squared，它等於1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時，R-squared的必然上升趨勢，從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力，但是本回歸是一元的，這個值沒有太大意義。
Root MSE是RMS的開方，是單位殘差平方和的一種表現形式。
下列：
Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值，其含義是，如果一個人沒有受過教育，我們預測會平均生育3個子女，當其他因素不變時，一個人每多受一年教育，我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大，因此其實際（也叫經濟）顯著性並不太高。
Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為，標准差越小，估計值越集中、精確。
t是t估計值，它用於檢驗統計顯著性，t值較大，因此回歸是顯著的。
P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，統計顯著。
95%conf interval項是95%的置信區間，它是x變數的系數（或常數項）分別加減1.96*SE，這是說，有95%的可能性，系數的真值落在這個區域。