169ming-chichen(編輯修改稿)
2024-11-04 18:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 區(qū)間 自變數(shù) 迴歸係數(shù) 迴歸係數(shù)的標準誤 迴歸係數(shù)的檢定統(tǒng)計量 t P值 常數(shù)項 截距 截距的標準誤 截距的檢定統(tǒng)計量 P值 Source SS df MS Number of obs=樣本數(shù) Model SSR df1=k1 MSR F(df1,df2)=模型 F值 Residual SSE df2=nk MSE Rsquared=R2 Total SST df3 Adj Rsquared=調(diào)整 R2=1 ((1 – R2)((N 1) /( N k 1)). Root MSE=MSE的平方根 ANOVA表 迴歸係數(shù)表 迴歸分析：詮釋統(tǒng)計結(jié)果 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 迴歸方程式： lifeexp=+(pcedu) 人均教育支出每增加人民幣一元，該省市的平均餘命增加 。 R2=，即迴歸模型可以解釋 ％的總變異， F＝ MSR/MSE＝ （＝ t2）， P值＝ ，我們可以拒絕整個迴歸模型沒有解釋力的虛無假設(shè)，也就是 R2不等於 0。 迴歸係數(shù)與截距的顯著水準均在 迴歸係數(shù)的 95％信賴區(qū)間為（ , ）。 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 迴歸模型 DV的預測值 在 data editor中檢視新增加的預測值 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 預測值加入原資料中 母體期望值 E(Y|X)或 μy的 95％信賴區(qū)間 ? 無法在下拉式選單中點選，必須在指令欄裡下指令。 ? 對某特定 Xp值而言，所預測的母體期望值的估計變異數(shù) 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 ])()(1[)( 222? ? ????xxxxnsV aripey?? se2=MSE=， 值 而不同。會隨著不同的 py XV a r )( ??Stata中求對應(yīng)特定 Xp預測母體值的標準差 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 222)(1xnxxxns pe?????? 在 Stata裡用 predict 新變數(shù)名稱 , stdp這個指令來求對應(yīng)數(shù)值。 ? predict stderr, stdp Stata中求對應(yīng)特定 Xp預測母體值的標準差 169。Mingchi Chen 社會統(tǒng)計 母體期望值 E(Y|X)或 μy的 95％信賴區(qū)間 ? 先求出 t值，要知道自由度在
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